Benutzerdefinierte Modelle verwenden, um maschinelle Übersetzungen anzupassen
Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Standardmäßig verwendet Translation Hub das NMÜ-Modell (neuronale maschinelle Übersetzung) von Google zum Übersetzen von Dokumenten, das für allgemeine Übersetzungsaufgaben geeignet ist. Wenn Sie einen bestimmten Fachbereich und Schreibstil übersetzen müssen, sollten Sie ein benutzerdefiniertes Modell (auch als AutoML Translation-Modell bezeichnet) verwenden. Benutzerdefinierte Modelle können maßgeschneiderte Vorhersagen liefern.
Wenn Sie ein benutzerdefiniertes Modell trainieren, verwendet Cloud Translation das allgemeine Google-NMÜ-Modell und passt es an Ihre Trainingsdaten an. Diese enthalten Paare von Sätzen in einer Quell- und einer Zielsprache.
AutoML Translation
Sie erstellen und verwalten benutzerdefinierte Modelle über Cloud Translation Advanced.
Bereiten Sie ein Trainingsdataset mit Ihren Satzpaaren vor und verwenden Sie dann die Cloud Translation Advanced API, um ein benutzerdefiniertes Modell zu erstellen. Alle Kosten, die mit dem Training benutzerdefinierter Modelle verbunden sind, werden von Cloud Translation separat in Rechnung gestellt. Weitere Informationen finden Sie in der Cloud Translation-Dokumentation.
In Translation Hub werden neue und vorhandene benutzerdefinierte Modelle automatisch für Administratoren verfügbar gemacht, damit sie sie Portalen zuweisen können. Nachdem Sie einem Portal ein benutzerdefiniertes Modell hinzugefügt haben, können Portalnutzer es für ihre Übersetzungen verwenden.
Wenn Sie ein Translation Memory haben, können Sie diese Daten exportieren und als Trainingsdaten verwenden. Das hängt jedoch von der Anzahl der Satzpaare und ihrer Qualität ab. Cloud Translation empfiehlt etwa 6.000 Satzpaare.
Im Allgemeinen führen Daten von höherer Qualität (z. B. vollständige Sätze) zu Modellen von höherer Qualität als mehr Daten.
Modelle zu Portalen hinzufügen
Administratoren fügen Portalen Modelle über die Google Cloud Console hinzu. Portalnutzer können diese Modelle verwenden, wenn sie Übersetzungen anfordern.
Rufen Sie im Abschnitt Translation Hub der Google Cloud Console die Seite Ressourcen auf.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-09-01 (UTC)."],[],[],null,["# Use custom models to tailor machine translations\n\n| Starting on June 30, 2025, Translation Hub is officially deprecated and will no longer be supported. You can continue using Translation Hub until on June 30, 2026, when it will be shut down.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nBy default, Translation Hub uses the Google Neural Machine Translation\n(NMT) model to translate documents, which is suited for generic translation\ntasks. In cases where you have to translate a specific domain area and writing\nstyle, consider using a custom model (also known as an\nAutoML Translation model). Custom models can provide more tailored\npredictions.\n\nWhen you train a custom model, Cloud Translation starts with the general Google\nNMT model and tunes the model to fit your training data, which includes pairs of\nsentences in a source and target language.\n\nAutoML Translation\n------------------\n\nYou create and manage custom models through Cloud Translation - Advanced.\nPrepare a training dataset with your sentence pairs and then use the\nCloud Translation - Advanced API to create a custom model. Any costs that are\nassociated with training custom models are charged separately by\nCloud Translation. For more information, see the\n[Cloud Translation documentation](/translate/docs/advanced/automl-beginner).\n\nTranslation Hub automatically makes new and existing custom models\navailable for administrators to assign to portals. After you add a custom model\nto a portal, portal users can choose to use the custom model for their\ntranslations.\n\nIf you have a translation memory, you can [export](/translation-hub/docs/admin-export-data) that data and use it\nas training data, depending on the number of sentence pairs you have and their\nquality. Cloud Translation [recommends](/translate/automl/docs/prepare#data_recommendations) around 6,000 **sentence pairs**.\nIn general, higher quality data (like full sentences) results in higher quality\nmodels than more data.\n\nAdd models to portals\n---------------------\n\nAdministrators add models to portals by using the Google Cloud console. Portals\nusers can choose to use these models when they request translations.\n\n1. In the **Translation Hub** section of the Google Cloud console, go to the\n **Resources** page.\n\n [Go to the Resources page](https://console.cloud.google.com/translation-hub/resources)\n2. From the list of resources, select one or more models to add to one\n or more portals.\n\n3. Click **Assign to portals** , which opens the **Assign resource to portal**\n pane.\n\n4. From the portals field, select one or more portals to add the models to.\n\n5. Click **Assign**.\n\n On the **Resources** page, you can confirm the addition by viewing the\n **Portal names** column for each resource."]]
