번역 기능 추가

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학습 전략: 연습 (Practice)
즉시 실전에 적용해 보는 것이 핵심
python translation nlp transformers nllb facebook

개요

번역 기능을 추가하기 위해 Facebook의 NLLB-200-distilled-600M 모델을 사용하려고 했습니다.

구현 코드

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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/nllb-200-distilled-600M")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/nllb-200-distilled-600M")

발생한 문제

공식 문서를 참고하여 직접 모델을 로드하는 과정에서 다음과 같은 문제가 발생했습니다:

1. 번역 언어 인식 문제

  • 모델이 입력 텍스트의 언어를 정확히 인식하지 못함
  • 소스 언어와 타겟 언어 설정이 필요

2. 의도하지 않은 언어로 번역되는 문제

  • 번역 결과가 예상과 다른 언어로 출력됨
  • 언어 코드 설정 오류

NLLB-200 모델 소개

특징

  • 200개 언어 지원: 다양한 언어 간 번역 가능
  • Distilled 버전: 경량화된 모델 (600M 파라미터)
  • 고품질 번역: Facebook AI Research에서 개발

장점

  • 저자원 언어 번역 지원
  • 다국어 간 직접 번역 가능
  • 상대적으로 작은 모델 크기

올바른 사용 방법

1. 언어 코드 설정

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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/nllb-200-distilled-600M")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/nllb-200-distilled-600M")

# 한국어 -> 영어 번역
text = "안녕하세요"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 소스 언어: 한국어 (kor_Hang)
# 타겟 언어: 영어 (eng_Latn)
translated_tokens = model.generate(
    **inputs,
    forced_bos_token_id=tokenizer.lang_code_to_id["eng_Latn"]
)

translation = tokenizer.batch_decode(translated_tokens, skip_special_tokens=True)[0]
print(translation)

2. Pipeline 사용 (권장)

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from transformers import pipeline

translator = pipeline(
    "translation",
    model="facebook/nllb-200-distilled-600M",
    src_lang="kor_Hang",
    tgt_lang="eng_Latn"
)

result = translator("안녕하세요")
print(result[0]['translation_text'])

주요 언어 코드

언어 코드
한국어 kor_Hang
영어 eng_Latn
중국어 (간체) zho_Hans
일본어 jpn_Jpan
프랑스어 fra_Latn
독일어 deu_Latn
스페인어 spa_Latn

트러블슈팅 체크리스트

  • 언어 코드가 올바르게 설정되었는지 확인
  • forced_bos_token_id 설정 확인
  • 입력 텍스트 인코딩 확인
  • 모델 버전 확인
  • 토크나이저와 모델 버전 일치 여부 확인

향후 과제

추가적인 트러블슈팅이 필요한 상황입니다:

  1. 언어 자동 감지 기능 구현
  2. 번역 품질 평가
  3. 배치 번역 최적화
  4. 에러 핸들링 강화

참고 자료

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