1. 튜토리얼 소개

Hunyuan-MT-7B는 텐센트 Hunyuan 팀이 2025년 9월에 출시한 경량 번역 모델입니다. 70억 개의 매개변수만으로 33개 언어와 5개의 중국어/방언 간 번역을 지원합니다. 전산언어학회(ACL) WMT2025 대회에서 31개 언어 부문 중 30개 부문에서 1위를 차지하는 등 탁월한 성과를 거두었습니다. 이 모델은 인터넷 속어, 한시, 사회적 대화를 정확하게 이해하고 맥락에 맞는 번역을 제공합니다. 사전 학습부터 통합 강화 학습까지 포괄적인 학습 패러다임을 제시합니다. 빠른 추론 속도를 자랑하며, 텐센트의 독자적인 압축 도구인 AngelSlim을 사용한 30% 처리 후 성능이 더욱 향상되었습니다.

이 튜토리얼에서는 단일 RTX 4090 카드에 대한 리소스를 사용합니다.

2. 프로젝트 예시

3. 작업 단계

1. 컨테이너 시작 후 API 주소를 클릭하여 웹 인터페이스로 진입합니다.

2. 사용 단계

"잘못된 게이트웨이"가 표시되면 모델이 초기화 중임을 의미합니다. 모델이 크기 때문에 약 2~3분 정도 기다리신 후 페이지를 새로고침해 주시기 바랍니다.

4. 토론

🖌️ 고품질 프로젝트를 발견하시면, 백그라운드에 메시지를 남겨 추천해주세요! 또한, 튜토리얼 교환 그룹도 만들었습니다. 친구들의 QR코드 스캔과 [SD 튜토리얼] 댓글을 통해 그룹에 가입하여 다양한 기술 이슈에 대해 논의하고 신청 결과를 공유해 주시기 바랍니다.↓

인용 정보

이 프로젝트에 대한 인용 정보는 다음과 같습니다.

@misc{hunyuanmt2025,
  title={Hunyuan-MT Technical Report},
  author={Mao Zheng, Zheng Li, Bingxin Qu, Mingyang Song, Yang Du, Mingrui Sun, Di Wang, Tao Chen, Jiaqi Zhu, Xingwu Sun, Yufei Wang, Can Xu, Chen Li, Kai Wang, Decheng Wu},
  howpublished={\url{https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-MT}},
  year={2025}
}