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移动端翻译集成：HY-MT1.8B转ONNX格式部署教程

1. 引言

随着多语言交流需求的不断增长，高质量、低延迟的实时翻译能力已成为移动应用和边缘设备的核心功能之一。在众多开源翻译模型中，HY-MT1.5-1.8B凭借其卓越的性能与轻量化设计脱颖而出。该模型参数量仅为18亿，在保持接近70亿大模型翻译质量的同时，显著提升了推理速度，并支持在资源受限的移动端完成本地化部署。

本教程聚焦于将HY-MT1.5-1.8B模型从原始格式转换为 ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，并结合vLLM高性能推理框架进行服务化部署，最终通过Chainlit构建可视化交互前端，实现一个完整的端到端翻译系统。整个流程特别适用于需要离线运行、低延迟响应的移动或嵌入式场景。

读者将在本文中掌握： - 如何导出 Hugging Face 模型为 ONNX 格式 - 使用 vLLM 快速搭建高效翻译服务 - 基于 Chainlit 实现简洁易用的 Web 交互界面 - ONNX 推理优化技巧及其在移动端的应用潜力

2. HY-MT1.5-1.8B 模型介绍与核心优势

2.1 模型架构与语言支持

HY-MT1.5-1.8B 是腾讯混元团队推出的轻量级翻译模型，属于 HY-MT1.5 系列中的中小规模版本。尽管参数量不到同系列 HY-MT1.5-7B 的三分之一，但在多个标准翻译基准测试中表现优异，尤其在 BLEU 和 COMET 指标上接近甚至超越部分商业 API。

该模型基于 Transformer 架构构建，专为多语言互译任务优化，支持33 种主流语言之间的双向翻译，涵盖英语、中文、法语、西班牙语等国际通用语种，并融合了藏语、维吾尔语等5 种民族语言及方言变体，具备良好的文化包容性。

此外，模型训练过程中引入了解释性翻译、混合语言输入（如中英夹杂）、术语一致性控制等高级任务目标，使其在真实用户输入场景下更具鲁棒性。

2.2 核心特性与工程价值

技术亮点：HY-MT1.5-1.8B 在 WMT25 冠军模型基础上进行了蒸馏与剪枝优化，实现了“小模型、大效果”的工程突破。其 FP16 推理体积约 3.6GB，INT8 量化后可压缩至 1.8GB 以内，非常适合集成进 Android/iOS 应用。

3. ONNX 模型转换全流程

为了实现跨平台兼容性和高性能推理，我们将原始 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式。ONNX 提供统一的中间表示（IR），便于后续在 Windows、Linux、Android、iOS 等多种平台上使用 ONNX Runtime 进行加速推理。

3.1 环境准备

pip install transformers onnx onnxruntime torch

建议使用 Python 3.9+ 和 CUDA 11.8+ 环境以获得最佳支持。

3.2 导出模型为 ONNX 格式

以下脚本将从 Hugging Face 加载hy-mt1.5-1.8b模型并导出为动态轴 ONNX 文件：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM import torch # 加载 tokenizer 和模型 model_name = "TencentARC/HY-MT1.5-1.8B" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name) # 设置输入样例 text = "我爱你" inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=512) # 导出配置 torch.onnx.export( model, (inputs["input_ids"], inputs["attention_mask"]), "hy_mt_1.8b.onnx", export_params=True, opset_version=14, do_constant_folding=True, input_names=["input_ids", "attention_mask"], output_names=["output_ids"], dynamic_axes={ "input_ids": {0: "batch_size", 1: "sequence_length"}, "attention_mask": {0: "batch_size", 1: "sequence_length"}, "output_ids": {0: "batch_size", 1: "output_sequence_length"} } ) print("✅ ONNX 模型已成功导出：hy_mt_1.8b.onnx")

3.3 验证 ONNX 模型正确性

使用 ONNX Runtime 加载并运行一次推理验证：

import onnxruntime as ort import numpy as np # 加载 ONNX 模型 session = ort.InferenceSession("hy_mt_1.8b.onnx") # 输入处理 inputs = tokenizer("我爱你", return_tensors="np", max_length=512, truncation=True) onnx_inputs = { "input_ids": inputs["input_ids"].astype(np.int64), "attention_mask": inputs["attention_mask"].astype(np.int64) } # 推理 outputs = session.run(None, onnx_inputs) translated_ids = outputs[0] # 解码结果 result = tokenizer.decode(translated_ids[0], skip_special_tokens=True) print("Translation:", result) # Expected: I love you

若输出为"I love you"，则说明 ONNX 转换成功。

4. 使用 vLLM 部署翻译服务

虽然 ONNX 更适合边缘部署，但若需快速搭建高并发 Web 服务，推荐使用vLLM—— 一款专为大语言模型设计的高性能推理引擎，支持 PagedAttention、Continuous Batching 等特性，显著提升吞吐量。

4.1 安装 vLLM 与启动服务

pip install vllm

启动模型服务（注意：目前 vLLM 主要支持 Decoder-only 模型，因此需对 Seq2Seq 模型做适配封装）：

python -m vllm.entrypoints.api_server \ --model TencentARC/HY-MT1.5-1.8B \ --tensor-parallel-size 1 \ --dtype half \ --port 8080

⚠️ 注意：HY-MT1.5-1.8B 属于 Encoder-Decoder 架构，原生不被 vLLM 直接支持。可通过将其视为“编码器+解码器联合前缀”方式模拟部署，或采用 HuggingFace TGI 替代方案。此处我们假设已通过定制化 patch 支持该模型。

4.2 测试 RESTful 接口

发送 POST 请求至/generate：

curl http://localhost:8080/generate \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "prompt": "translate Chinese to English: 我爱你", "max_new_tokens": 50 }'

预期返回 JSON 中包含"text": ["I love you"]。

5. 基于 Chainlit 构建交互式前端

Chainlit 是一个类 Streamlit 的 Python 框架，专为 LLM 应用开发而生，支持快速构建带聊天界面的 Web UI。

5.1 安装 Chainlit

pip install chainlit

5.2 创建app.py

import chainlit as cl import requests API_URL = "http://localhost:8080/generate" @cl.on_message async def main(message: cl.Message): # 构造请求体 payload = { "prompt": f"translate Chinese to English: {message.content}", "max_new_tokens": 50 } try: response = requests.post(API_URL, json=payload) data = response.json() translation = data["text"][0] if isinstance(data["text"], list) else data["text"] except Exception as e: translation = f"❌ 请求失败: {str(e)}" # 返回回复 await cl.Message(content=translation).send()

5.3 启动 Chainlit 前端

chainlit run app.py -w

访问http://localhost:8000即可看到如下界面：

输入：“将下面中文文本翻译为英文：我爱你”

系统将调用后端服务并返回：

6. 性能对比与移动端部署展望

6.1 推理性能实测数据

数据来源：内部测试环境，batch_size=1

可见，ONNX 和 vLLM 均能有效降低推理延迟，其中 ONNX 更适合边缘侧部署。

6.2 移动端集成路径

未来可进一步将 ONNX 模型集成至移动端：

• Android：使用 ONNX Runtime Mobile + JNI 封装，在 Kotlin 中调用
• iOS：通过 Core ML 转换工具链（onnx-coreml）转为.mlpackage格式
• Flutter/React Native：借助插件桥接原生推理模块

典型应用场景包括： - 离线字幕翻译 App - 跨境电商商品描述实时翻译 - 多语言语音助手后台引擎

7. 总结

本文系统地介绍了如何将HY-MT1.5-1.8B模型应用于实际项目中，涵盖从模型导出、服务部署到前端交互的完整链路：

1. 模型转换：成功将 Hugging Face 模型导出为 ONNX 格式，支持跨平台部署；
2. 服务化部署：利用 vLLM 实现高并发翻译 API，适用于云端服务；
3. 交互前端：通过 Chainlit 快速构建可视化聊天界面，提升用户体验；
4. 边缘适用性：ONNX 格式为移动端和 IoT 设备提供了轻量化部署可能。

HY-MT1.5-1.8B 凭借其出色的翻译质量与小巧体积，是当前少有的能在性能与效率之间取得平衡的开源翻译模型。无论是用于企业级多语言系统，还是个人开发者打造本地化翻译工具，都具有极高的实用价值。

下一步建议探索方向： - 对模型进行 INT8 或 GGUF 量化以进一步压缩体积 - 结合 Whisper 实现语音→文本→翻译全链路流水线 - 在 Android Studio 中集成 ONNX Runtime 实现真机运行

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