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手把手教你用chainlit调用HY-MT1.5-1.8B翻译API

1. 引言

在多语言交流日益频繁的今天，实时、高质量的翻译服务已成为智能应用的核心能力之一。腾讯开源的混元翻译模型HY-MT1.5-1.8B凭借其卓越的性能与轻量化设计，成为边缘设备和本地化部署的理想选择。该模型仅1.8B参数，却在33种语言互译任务中表现接近商业级API，尤其支持民族语言、混合语句和术语干预等高级特性。

然而，如何快速将这一强大模型集成到交互式应用中？本文将带你使用Chainlit——一个专为LLM应用开发设计的Python框架，构建一个可视化、可交互的翻译Web界面，并通过vLLM部署的HY-MT1.5-1.8B API实现高效调用。

你将学会： - 如何启动HY-MT1.5-1.8B模型服务 - 使用Chainlit搭建前端对话界面 - 实现中文→英文及其他语言的实时翻译 - 添加上下文记忆与格式保留功能

无需前端经验，全程Python编码，适合AI工程师、NLP开发者及技术爱好者快速上手。

2. 环境准备与服务部署

2.1 启动HY-MT1.5-1.8B模型服务

本镜像基于vLLM优化部署，已预装所有依赖项，支持高并发、低延迟推理。我们首先通过Docker拉取并运行官方镜像：

# 拉取镜像（假设已发布至CSDN容器 registry） docker pull registry.csdn.net/hunyuan/hy-mt1.5-1.8b-vllm:latest # 启动容器，暴露8000端口用于API通信 docker run -d \ --gpus '"device=0"' \ -p 8000:8000 \ --name hy_mt_18b_vllm \ registry.csdn.net/hunyuan/hy-mt1.5-1.8b-vllm:latest

✅注意事项： - 需安装 NVIDIA Container Toolkit - 推荐显卡：RTX 3090 / 4090 或 A10G，显存 ≥ 24GB - 若资源受限，可选用INT8量化版本（见后续章节）

服务启动后，默认提供OpenAI兼容的/v1/completions和/v1/chat/completions接口，便于各类客户端调用。

2.2 验证API连通性

进入容器查看日志，确认服务正常运行：

docker logs -f hy_mt_18b_vllm

预期输出包含：

INFO: Started server process [1] INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 INFO: Application startup complete.

接着测试API是否可用：

curl http://localhost:8000/v1/models

返回应包含HY-MT1.5-1.8B模型信息，表示服务就绪。

3. Chainlit项目初始化与配置

3.1 安装Chainlit与依赖

创建项目目录并安装必要库：

mkdir chainlit-hy-mt && cd chainlit-hy-mt pip install chainlit openai python-dotenv

💡 Chainlit 是一个类Streamlit的框架，专为构建LLM聊天界面而生，支持异步、会话状态管理、文件上传等功能。

3.2 初始化Chainlit应用

生成默认入口文件：

chainlit create-project .

替换app.py内容如下：

import chainlit as cl from openai import OpenAI import os # 配置本地vLLM服务地址 client = OpenAI( base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="EMPTY" # vLLM不强制验证key ) @cl.on_chat_start async def start(): await cl.Message(content="欢迎使用混元翻译助手！请发送需要翻译的文本。").send() @cl.on_message async def main(message: cl.Message): # 构造翻译指令 prompt = f"将下面中文文本翻译为英文：{message.content}" response = client.completions.create( model="HY-MT1.5-1.8B", prompt=prompt, max_tokens=512, temperature=0.1, # 降低随机性，提升翻译稳定性 stop=None ) msg = cl.Message(content="") await msg.stream_token(response.choices[0].text) await msg.send()

3.3 运行Chainlit服务

启动应用：

chainlit run app.py -w

访问http://localhost:8000即可看到聊天界面。

4. 功能增强：支持多语言与上下文翻译

4.1 多语言自动识别与目标选择

当前模型支持33种语言互译。我们可以扩展功能，允许用户指定源语言和目标语言。

更新app.py中的消息处理逻辑：

SUPPORTED_LANGS = { "zh": "中文", "en": "英语", "fr": "法语", "es": "西班牙语", "de": "德语", "ja": "日语", "ko": "韩语", "ru": "俄语" } @cl.set_chat_profiles async def chat_profile(): profile = cl.ChatProfile( name="Translator", markdown_description="选择翻译方向", ) return profile @cl.on_chat_start async def start(): options = "\n".join([f"{k}: {v}" for k, v in SUPPORTED_LANGS.items()]) await cl.Message(content=f"支持语言：\n{options}\n\n请输入格式：`[源->目标] 要翻译的内容`").send() @cl.on_message async def main(message: cl.Message): text = message.content.strip() if ']' not in text or '[' not in text: await cl.Message(content="❌ 格式错误！请使用 `[zh->en] 我爱你` 这样的格式。").send() return try: lang_part, query = text.split(']', 1) src_lang, tgt_lang = lang_part.strip('[').split('->') if src_lang not in SUPPORTED_LANGS or tgt_lang not in SUPPORTED_LANGS: await cl.Message(content="⚠️ 不支持的语言代码，请检查输入。").send() return prompt = f"将以下{SUPPORTED_LANGS[src_lang]}文本翻译为{SUPPORTED_LANGS[tgt_lang]}：{query.strip()}" response = client.completions.create( model="HY-MT1.5-1.8B", prompt=prompt, max_tokens=512, temperature=0.1 ) msg = cl.Message(content="") await msg.stream_token(response.choices[0].text.strip()) await msg.send() except Exception as e: await cl.Message(content=f"❌ 处理失败：{str(e)}").send()

现在用户可以输入[zh->fr] 今天天气很好来进行任意语言对翻译。

4.2 启用上下文感知翻译

利用Chainlit的会话状态机制，我们可以让模型记住之前的翻译上下文，提升连贯性。

添加上下文缓存：

MAX_CONTEXT_SIZE = 5 # 最多保留5轮历史 @cl.on_chat_start async def start(): cl.user_session.set("context", []) options = "\n".join([f"{k}: {v}" for k, v in SUPPORTED_LANGS.items()]) await cl.Message(content=f"支持语言：\n{options}\n\n请输入格式：`[源->目标] 要翻译的内容`").send() @cl.on_message async def main(message: cl.Message): context = cl.user_session.get("context") # 获取历史上下文 text = message.content.strip() if ']' not in text or '[' not in text: await cl.Message(content="❌ 格式错误！请使用 `[zh->en] 我爱你` 这样的格式。").send() return try: lang_part, query = text.split(']', 1) src_lang, tgt_lang = lang_part.strip('[').split('->') query = query.strip() if src_lang not in SUPPORTED_LANGS or tgt_lang not in SUPPORTED_LANGS: await cl.Message(content="⚠️ 不支持的语言代码，请检查输入。").send() return # 构建带上下文的提示词 full_prompt = "你是一个专业翻译引擎，请根据上下文准确翻译句子。\n" for ctx in context[-3:]: # 最近3条 full_prompt += f"原文({ctx['src']}): {ctx['src_text']}\n译文({ctx['tgt']}): {ctx['tgt_text']}\n" full_prompt += f"\n请翻译以下{SUPPORTED_LANGS[src_lang]}文本为{SUPPORTED_LANGS[tgt_lang]}：{query}" response = client.completions.create( model="HY-MT1.5-1.8B", prompt=full_prompt, max_tokens=512, temperature=0.1 ) translation = response.choices[0].text.strip() # 更新上下文 context.append({ "src": src_lang, "tgt": tgt_lang, "src_text": query, "tgt_text": translation }) cl.user_session.set("context", context[-MAX_CONTEXT_SIZE:]) # 限制长度 msg = cl.Message(content=translation) await msg.send() except Exception as e: await cl.Message(content=f"❌ 处理失败：{str(e)}").send()

这样模型能更好地理解代词指代、术语一致性等问题。

5. 高级特性集成：术语干预与格式保留

5.1 术语干预（Term Intervention）

HY-MT1.5系列支持自定义术语映射。我们可通过构造特殊提示词实现此功能。

例如，用户希望“大模型”始终翻译为“large language model”而非“big model”。

扩展消息处理逻辑，在提示词中加入术语规则：

TERM_RULES = { "大模型": "large language model", "混元": "Hunyuan", "实时翻译": "real-time translation" } def apply_term_rules(text: str) -> str: for term, replacement in TERM_RULES.items(): text = text.replace(term, replacement) return text # 在生成prompt前调用 full_prompt += f"\n术语规则：" for k, v in TERM_RULES.items(): full_prompt += f"\n- '{k}' 必须翻译为 '{v}'"

⚠️ 注意：目前需依赖提示工程模拟术语干预；未来可通过API参数直接注入（若vLLM支持）。

5.2 格式化内容保留

对于含数字、日期、URL或代码的文本，应避免破坏原始结构。

我们在提示词中明确要求：

full_prompt += """ \n翻译时请注意： - 保留所有数字、日期、单位、邮箱、网址不变 - 代码片段或变量名原样保留 - 不要添加额外解释或注释 - 输出仅包含译文本身 """

实测效果如下：

成功保留关键结构信息。

6. 总结

本文完整演示了如何使用Chainlit调用基于vLLM部署的HY-MT1.5-1.8B翻译API，构建一个具备以下能力的交互式翻译系统：

• ✅ 支持33种语言互译，灵活切换源/目标语言
• ✅ 可视化聊天界面，零前端基础也可快速开发
• ✅ 上下文记忆机制，提升翻译连贯性
• ✅ 术语干预与格式保留，满足专业场景需求
• ✅ 本地化部署，保障数据隐私与低延迟响应

通过Chainlit + vLLM + HY-MT1.5-1.8B 的组合，开发者可以在消费级GPU上实现媲美商业API的翻译体验，特别适用于教育、客服、跨国协作等场景。

未来可进一步拓展： - 文件批量翻译（支持.txt/.pdf上传） - 语音输入+翻译输出 - 多模态翻译（图文结合） - 私有术语库动态加载

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