# Translation Module
  
  `translation/` 是当前项目翻译能力的主目录。  
  如果要开发、部署、联调、压测翻译服务，优先看这份文档。
  
  对应服务：
  - translator service：`http://127.0.0.1:6006`
  - 业务侧统一通过 [`translation/client.py`](/data/saas-search/translation/client.py) 调用
  - 服务内统一通过 [`translation/service.py`](/data/saas-search/translation/service.py) 路由到具体翻译实现
  
  相关脚本与报告：
  - 启动脚本：[`scripts/start_translator.sh`](/data/saas-search/scripts/start_translator.sh)
  - 虚拟环境：[`scripts/setup_translator_venv.sh`](/data/saas-search/scripts/setup_translator_venv.sh)
  - 模型下载：[`scripts/download_translation_models.py`](/data/saas-search/scripts/download_translation_models.py)
  - 本地模型压测：[`scripts/benchmark_translation_local_models.py`](/data/saas-search/scripts/benchmark_translation_local_models.py)

  - 聚焦压测脚本：[`scripts/benchmark_translation_local_models_focus.py`](/data/saas-search/scripts/benchmark_translation_local_models_focus.py)
  - 基线性能报告：[`perf_reports/20260318/translation_local_models/README.md`](/data/saas-search/perf_reports/20260318/translation_local_models/README.md)
  - CT2 扩展报告：[`perf_reports/20260318/translation_local_models_ct2/README.md`](/data/saas-search/perf_reports/20260318/translation_local_models_ct2/README.md)
  - CT2 聚焦调优报告：[`perf_reports/20260318/translation_local_models_ct2_focus/README.md`](/data/saas-search/perf_reports/20260318/translation_local_models_ct2_focus/README.md)
  - NLLB T4 商品标题专项报告：[`perf_reports/20260318/nllb_t4_product_names_ct2/README.md`](/data/saas-search/perf_reports/20260318/nllb_t4_product_names_ct2/README.md)

  
  ## 1. 设计目标
  

  翻译模块采用：

  
  - 一个 translator service
  - 多个 capability backend
  - 一个统一外部接口：`model + scene`
  
  这套设计的目标是：

  - 翻译能力可以独立扩展、独立启停
  - scene、语言码、prompt 模板、模型方向约束等翻译域知识集中在 `translation/`
  - 配置尽量集中在 [`config/config.yaml`](/data/saas-search/config/config.yaml) 的 `services.translation`
  - 配置错误应尽早报错，不做静默兼容和隐式回退
  
  ## 2. 目录结构
  
  核心文件：
  
  - [`translation/client.py`](/data/saas-search/translation/client.py)
    业务侧 HTTP client，供 query/indexer 等模块调用
  - [`translation/service.py`](/data/saas-search/translation/service.py)
    translator service 内部的统一编排层
  - [`translation/settings.py`](/data/saas-search/translation/settings.py)
    翻译配置的规范化与校验辅助函数
  - [`translation/scenes.py`](/data/saas-search/translation/scenes.py)
    scene 规范和值校验
  - [`translation/languages.py`](/data/saas-search/translation/languages.py)
    语言码映射、Marian 方向映射等静态知识
  - [`translation/prompts.py`](/data/saas-search/translation/prompts.py)
    LLM 翻译 prompt 模板
  - [`translation/protocols.py`](/data/saas-search/translation/protocols.py)
    输入输出协议类型
  
  后端实现：
  
  - [`translation/backends/qwen_mt.py`](/data/saas-search/translation/backends/qwen_mt.py)
    Qwen-MT 云端翻译
  - [`translation/backends/llm.py`](/data/saas-search/translation/backends/llm.py)
    通用 LLM 翻译
  - [`translation/backends/deepl.py`](/data/saas-search/translation/backends/deepl.py)
    DeepL 翻译

  - [`translation/backends/local_ctranslate2.py`](/data/saas-search/translation/backends/local_ctranslate2.py)
    本地 CTranslate2 翻译模型，包括 NLLB 和 Marian/OPUS MT

  
  ## 3. 配置约定
  
  翻译的部署配置统一放在：
  
  - [`config/config.yaml`](/data/saas-search/config/config.yaml) -> `services.translation`
  
  示例：
  
  ```yaml
  services:
    translation:
      service_url: "http://127.0.0.1:6006"
      default_model: "llm"
      default_scene: "general"
      timeout_sec: 10.0
      cache:

        ttl_seconds: 62208000
        sliding_expiration: true

      capabilities:
        qwen-mt:
          enabled: true
          backend: "qwen_mt"
          model: "qwen-mt-flash"
          base_url: "https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
          timeout_sec: 10.0
          use_cache: true
        llm:
          enabled: true
          backend: "llm"
          model: "qwen-flash"
          base_url: "https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
          timeout_sec: 30.0

          use_cache: true

        deepl:
          enabled: false
          backend: "deepl"
          api_url: "https://api.deepl.com/v2/translate"
          timeout_sec: 10.0

          use_cache: true

        nllb-200-distilled-600m:
          enabled: true
          backend: "local_nllb"
          model_id: "facebook/nllb-200-distilled-600M"
          model_dir: "./models/translation/facebook/nllb-200-distilled-600M"

          ct2_model_dir: "./models/translation/facebook/nllb-200-distilled-600M/ctranslate2-float16"
          ct2_compute_type: "float16"
          ct2_conversion_quantization: "float16"
          ct2_auto_convert: true

          ct2_inter_threads: 4
          ct2_max_queued_batches: 32
          ct2_batch_type: "examples"
          ct2_decoding_length_mode: "source"
          ct2_decoding_length_extra: 8
          ct2_decoding_length_min: 32

          device: "cuda"
          torch_dtype: "float16"

          batch_size: 16

          max_input_length: 256

          max_new_tokens: 64

          num_beams: 1

          use_cache: true

        opus-mt-zh-en:
          enabled: true
          backend: "local_marian"
          model_id: "Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en"
          model_dir: "./models/translation/Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en"

          ct2_model_dir: "./models/translation/Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en/ctranslate2-float16"
          ct2_compute_type: "float16"
          ct2_conversion_quantization: "float16"
          ct2_auto_convert: true

          device: "cuda"
          torch_dtype: "float16"
          batch_size: 16
          max_input_length: 256
          max_new_tokens: 256
          num_beams: 1

          use_cache: true

        opus-mt-en-zh:
          enabled: true
          backend: "local_marian"
          model_id: "Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh"
          model_dir: "./models/translation/Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh"

          ct2_model_dir: "./models/translation/Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh/ctranslate2-float16"
          ct2_compute_type: "float16"
          ct2_conversion_quantization: "float16"
          ct2_auto_convert: true

          device: "cuda"
          torch_dtype: "float16"
          batch_size: 16
          max_input_length: 256
          max_new_tokens: 256
          num_beams: 1

          use_cache: true

  ```
  
  配置边界：
  
  - `config.yaml` 只放部署和运行参数
    例如 `service_url`、`default_model`、`default_scene`、`enabled`、`base_url`、`api_url`、`model_dir`、`device`
  - translation 目录内部放翻译静态知识
    例如 scene 规则、语言码映射、prompt 模板、Marian 方向约束
  
  说明：
  - `service_url`、`default_model`、`default_scene` 只从 YAML 读取
  - 不再通过环境变量静默覆盖翻译行为配置
  - 密钥仍通过环境变量提供

  - `local_nllb` / `local_marian` 当前由 CTranslate2 运行；首次启动时若 `ct2_model_dir` 不存在，会从 `model_dir` 自动转换

  
  ## 4. 环境变量
  
  当前翻译模块主要依赖：
  
  ```bash
  # Qwen / LLM
  DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxx
  
  # DeepL
  DEEPL_AUTH_KEY=xxx
  ```
  
  服务启动端口仍可以由启动脚本环境控制：
  
  ```bash
  TRANSLATION_HOST=0.0.0.0
  TRANSLATION_PORT=6006
  ```
  
  ## 5. Scene 规则
  
  当前只支持 3 个标准 scene：
  
  - `general`
  - `sku_name`
  - `ecommerce_search_query`
  
  定义位置：
  - [`translation/scenes.py`](/data/saas-search/translation/scenes.py)
  
  约定：
  - `scene` 是公共接口字段
  - 不再接受旧的 `context`
  - 不再对外暴露 `prompt`
  - LLM prompt 在服务内根据 `scene` 自动生成
  
  ## 6. 对外 HTTP 接口
  
  服务入口在：
  - [`api/translator_app.py`](/data/saas-search/api/translator_app.py)
  
  默认地址：
  - `http://localhost:6006`
  
  提供接口：
  - `POST /translate`
  - `GET /health`
  
  ### 6.1 POST /translate
  
  请求体：
  
  ```json
  {
    "text": "商品名称",
    "target_lang": "en",
    "source_lang": "zh",
    "model": "opus-mt-zh-en",
    "scene": "sku_name"
  }
  ```
  
  字段说明：
  
  - `text`
    支持 `string` 或 `string[]`
  - `target_lang`
    目标语言
  - `source_lang`
    源语言
  - `model`
    已配置的 capability 名称
  - `scene`
    翻译场景
  
  响应体：
  
  ```json
  {
    "text": "商品名称",
    "target_lang": "en",
    "source_lang": "zh",
    "translated_text": "Product name",
    "status": "success",
    "model": "opus-mt-zh-en",
    "scene": "sku_name"
  }
  ```
  
  批量时：
  - 返回列表和输入等长
  - 单条失败返回 `null`
  
  ### 6.2 GET /health
  
  返回示例：
  
  ```json
  {

   "status": "healthy",

    "service": "translation",
    "default_model": "llm",
    "default_scene": "general",
    "available_models": ["qwen-mt", "llm", "nllb-200-distilled-600m", "opus-mt-zh-en", "opus-mt-en-zh"],
    "enabled_capabilities": ["qwen-mt", "llm", "nllb-200-distilled-600m", "opus-mt-zh-en", "opus-mt-en-zh"],

    "loaded_models": ["qwen-mt", "llm", "nllb-200-distilled-600m", "opus-mt-zh-en", "opus-mt-en-zh"]

  }
  ```
  

  说明：
  - translator service 进程启动时会一次性初始化全部已启用 capability
  - 因此本地模型加载失败、依赖缺失、配置错误会在启动阶段直接暴露，而不是拖到首个在线请求
  

  ## 7. 代码调用方式
  
  业务侧统一这样调用：
  
  ```python
  from translation.client import create_translation_client
  
  translator = create_translation_client()
  result = translator.translate(
      text="商品名称",
      source_lang="zh",
      target_lang="en",
      model="opus-mt-zh-en",
      scene="sku_name",
  )
  ```
  
  批量调用：
  
  ```python
  results = translator.translate(
      text=["商品1", "商品2"],
      source_lang="zh",
      target_lang="en",
      model="opus-mt-zh-en",
      scene="sku_name",
  )
  ```
  

  接口 shape 约定：
  - `translate(text="...")` 返回 `Optional[str]`
  - `translate(text=[...])` 返回 `List[Optional[str]]`
  - 批量模式始终保持“等长、同序返回”；某条失败时对应位置为 `None`
  - backend/client 可通过 `supports_batch` 暴露是否支持原生批量；服务端会在必要时自动逐条拆分并保持返回 shape 不变
  

  ## 8. 具体实现说明
  
  ### 8.1 Qwen-MT
  
  实现文件：
  - [`translation/backends/qwen_mt.py`](/data/saas-search/translation/backends/qwen_mt.py)
  
  特点：
  - 云端机翻
  - 支持 Redis 翻译缓存
  - 适合质量优先、非超高并发场景
  
  注意：
  - 当前默认 `qwen-mt-flash` 限速较低
  - 大量重复请求应依赖缓存
  
  ### 8.2 LLM Translation
  
  实现文件：
  - [`translation/backends/llm.py`](/data/saas-search/translation/backends/llm.py)
  
  特点：
  - 通用大模型翻译
  - 根据 `scene` 生成内部 prompt
  - 更灵活，但成本和稳定性取决于上游模型

  - 支持 Redis 翻译缓存

  
  ### 8.3 DeepL
  
  实现文件：
  - [`translation/backends/deepl.py`](/data/saas-search/translation/backends/deepl.py)
  
  特点：
  - 商业翻译 API
  - scene 会映射到内部上下文
  - 当前默认关闭

  - 支持 Redis 翻译缓存

  
  ### 8.4 `facebook/nllb-200-distilled-600M`
  
  实现文件：

  - [`translation/backends/local_ctranslate2.py`](/data/saas-search/translation/backends/local_ctranslate2.py)

  
  模型信息：
  - Hugging Face 名称：`facebook/nllb-200-distilled-600M`

  - 简介：多语种翻译：覆盖约 200 种语言。作为NLLB-200系列的蒸馏版本，该模型通过知识蒸馏技术将原130亿参数模型压缩至600M，同时保持了80%以上的翻译质量。

  - 本地目录：`models/translation/facebook/nllb-200-distilled-600M`
  - 当前磁盘占用：约 `2.4G`

  - 支持 Redis 翻译缓存

  - 模型类型：多语种 Seq2Seq 机器翻译模型

  - 来源：Meta NLLB（No Language Left Behind）系列的 600M 蒸馏版

  - 结构特点：

    - Transformer encoder-decoder 架构
    - 12 层 encoder + 12 层 decoder
    - `d_model=1024`

    - 通过 `source_lang + forced_bos_token_id` 控制翻译方向
    - 语言标识采用 `language_script` 形式，例如 `eng_Latn`、`zho_Hans`

    - 改良 encoder-decoder（含嵌入层缩放 `scale_embedding`、相对位置等）
  
  核心配置如下：
  
  | 配置项 | 参数值 | 备注 |
  | --- | --- | --- |
  | 隐藏层维度（`d_model`） | 1024 |  |
  | 编码器 / 解码器层数 | 12 / 12 |  |
  | 注意力头数 | 16 |  |
  | FFN 维度 | 4096 |  |
  | 词表大小 | 256,206 | 多语统一词表 |
  | 最大序列长度 | 1024 tokens | 满足长文本翻译 |
  
  `config.json` 片段（示意）：
  
  ```json
  {
    "d_model": 1024,
    "encoder_layers": 12,
    "decoder_layers": 12,
    "attention_dropout": 0.1,
    "use_cache": true,
    "torch_dtype": "float32",
    "max_length": 200
  }
  ```

  
  模型定位：
  - 优势是多语覆盖面广，一个模型可以支撑很多语言方向
  - 劣势是相较于 Marian 这种双语专用模型，推理更重、延迟更高

  - 更适合做**索引翻译**（离线 / 批量），不建议作为在线 query 翻译的默认方案

  
  显存占用情况：

  - 600M 模型半精度（float16）权重约 `~1.25G`；推理还会叠加 CUDA context、allocator reserve、激活张量、batch、输入/生成长度等开销

  - 当前这台 `Tesla T4` 上，优化后的实际运行峰值大约在 `2.8-3.0 GiB`

  
  当前实现特点：
  - backend 类型：`local_nllb`

  - 运行时：`CTranslate2 Translator`

  - 支持多语
  - 调用时必须显式传 `source_lang`
  - 语言码映射定义在 [`translation/languages.py`](/data/saas-search/translation/languages.py)

  - 当前 T4 推荐配置：`device=cuda`、`ct2_compute_type=float16`、`ct2_inter_threads=4`、`ct2_max_queued_batches=32`、`ct2_batch_type=examples`、`ct2_decoding_length_mode=source(+8,min=32)`、`batch_size=16`、`max_new_tokens=64`

  当前实现已经利用的优化：
  - 已做批量分块：`translate()` 会按 capability 的 `batch_size` 分批进入模型

  - 已切换到 CTranslate2 推理引擎：不再依赖 PyTorch `generate()`
  - 已设置方向控制：NLLB 通过 target prefix 指定目标语言
  - 已启用半精度：当前配置为 `float16`

  - 已关闭高开销搜索：默认 `num_beams=1`，更接近线上低延迟设置
  
  和你给出的批处理示例对照：
  - 核心思路已经覆盖，现有实现与 `tokenizer(batch) -> model.generate(...) -> batch_decode(...)` 一致
  - 差异在于服务端额外做了语言校验、统一 chunking、输入长度约束和单条/批量 shape 保持
  - “预计算 attention mask” 目前没有单独缓存层；现状是每个 batch 在 tokenizer 阶段实时生成 `attention_mask`，这也是 HF 常规推理路径
  
  优化空间（按场景）：
  - **线上 query**：优先补测 `batch_size=1` 的真实延迟与 tail latency，而不是继续拉大 batch。
  - **离线批量**：可再尝试更激进的 batching / 长度分桶 / 独立批处理队列（吞吐更高，但会增加在线尾延迟风险）。

  - **进一步降显存 / 提速**：可在当前 CT2 方案上继续评估 `int8_float16`。

  ### 8.5 `opus-mt-zh-en`
  
  实现文件：

  - [`translation/backends/local_ctranslate2.py`](/data/saas-search/translation/backends/local_ctranslate2.py)

  
  模型信息：
  - Hugging Face 名称：`Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en`
  - 本地目录：`models/translation/Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en`
  - 当前磁盘占用：约 `1.2G`
  - 模型类型：Marian / OPUS MT 专用双语翻译模型
  - 方向约束：只支持 `zh -> en`
  
  结构特点：
  - encoder-decoder Seq2Seq
  - 聚焦特定语言对
  - 模型更小、加载更轻、吞吐更高

  - 支持 Redis 翻译缓存

  
  ### 8.6 `opus-mt-en-zh`
  
  实现文件：

  - [`translation/backends/local_ctranslate2.py`](/data/saas-search/translation/backends/local_ctranslate2.py)

  
  模型信息：
  - Hugging Face 名称：`Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh`
  - 本地目录：`models/translation/Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh`
  - 当前磁盘占用：约 `1.5G`
  - 模型类型：Marian / OPUS MT 专用双语翻译模型
  - 方向约束：只支持 `en -> zh`
  
  结构特点：
  - encoder-decoder Seq2Seq
  - 双语定向模型
  - 更适合中英双向拆分部署

  - 支持 Redis 翻译缓存
  
  ### 8.7 翻译缓存
  
  - 所有 translation capability 都使用统一的 Redis 缓存层
  - 每个 capability 通过各自的 `use_cache` 控制是否启用缓存
  - 缓存 key 格式固定为 `trans:{model}:{target_lang}:{source_text[:4]}{sha256}`

  
  ## 9. 本地模型安装与部署
  
  ### 9.1 准备环境
  
  ```bash
  cd /data/saas-search
  ./scripts/setup_translator_venv.sh
  ```
  
  ### 9.2 下载模型
  
  下载全部本地模型：
  
  ```bash
  ./.venv-translator/bin/python scripts/download_translation_models.py --all-local
  ```
  
  下载完成后，默认目录应存在：
  
  ```bash
  models/translation/facebook/nllb-200-distilled-600M
  models/translation/Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en
  models/translation/Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh
  ```
  
  ### 9.3 打开能力
  
  编辑 [`config/config.yaml`](/data/saas-search/config/config.yaml)，把对应模型的 `enabled` 改成 `true`。
  
  ### 9.4 启动服务
  
  ```bash
  ./scripts/start_translator.sh
  ```
  
  建议：
  - 本地模型服务使用单 worker
  - 避免多 worker 重复加载模型
  - GPU 机器上优先使用 `cuda + float16`
  - CPU 只建议用于功能验证或离线低频任务

  - 对 NLLB，T4 上优先采用 `batch_size=16 + max_new_tokens=64 + ct2_compute_type=float16 + ct2_inter_threads=4 + ct2_max_queued_batches=32 + ct2_batch_type=examples + ct2_decoding_length_mode=source(+8,min=32)`

  
  ### 9.5 验证
  
  健康检查：
  
  ```bash
  curl http://127.0.0.1:6006/health
  ```
  
  翻译测试：
  
  ```bash
  curl -X POST http://127.0.0.1:6006/translate \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
      "text": "男士偏光飞行员太阳镜",
      "source_lang": "zh",
      "target_lang": "en",
      "model": "opus-mt-zh-en",
      "scene": "sku_name"
    }'
  ```
  
  ## 10. 性能测试与复现
  

  说明：
  - 本节现有数值是 `2026-03-18` 的 Hugging Face / PyTorch 基线结果。
  - 切换到 CTranslate2 后需要重新跑一轮基准，尤其关注 `nllb-200-distilled-600m` 的单条延迟、并发 tail latency 和 `opus-mt-*` 的 batch throughput。
  

  性能脚本：
  - [`scripts/benchmark_translation_local_models.py`](/data/saas-search/scripts/benchmark_translation_local_models.py)

  - [`scripts/benchmark_translation_local_models_focus.py`](/data/saas-search/scripts/benchmark_translation_local_models_focus.py)

  
  数据集：
  - [`products_analyzed.csv`](/data/saas-search/products_analyzed.csv)
  

  最新报告：
  - 摘要：[`perf_reports/20260318/translation_local_models/README.md`](/data/saas-search/perf_reports/20260318/translation_local_models/README.md)
  - 完整 Markdown：[`perf_reports/20260318/translation_local_models/translation_local_models_extended_221846.md`](/data/saas-search/perf_reports/20260318/translation_local_models/translation_local_models_extended_221846.md)
  - 完整 JSON：[`perf_reports/20260318/translation_local_models/translation_local_models_extended_221846.json`](/data/saas-search/perf_reports/20260318/translation_local_models/translation_local_models_extended_221846.json)

  - CT2 扩展总结：[`perf_reports/20260318/translation_local_models_ct2/README.md`](/data/saas-search/perf_reports/20260318/translation_local_models_ct2/README.md)
  - CT2 聚焦调优总结：[`perf_reports/20260318/translation_local_models_ct2_focus/README.md`](/data/saas-search/perf_reports/20260318/translation_local_models_ct2_focus/README.md)
  - NLLB T4 商品标题专项调优：[`perf_reports/20260318/nllb_t4_product_names_ct2/README.md`](/data/saas-search/perf_reports/20260318/nllb_t4_product_names_ct2/README.md)

  
  ### 10.1 先看哪组数据
  
  这里把 3 类结果分开看，不再混在一张表里：
  
  - `batch_sweep`
    固定 `concurrency=1`，只比较不同 `batch_size` 的单流批处理性能
  - `concurrency_sweep`
    固定 `batch_size=1`，看“单条请求”在不同并发下的延迟和吞吐
  - `batch x concurrency matrix`
    同时看 `batch_size` 和 `concurrency` 的交互效应；本轮限制为 `batch_size * concurrency <= 128`
  
  建议：
  
  - 看线上 query 翻译延迟：优先看 `concurrency_sweep`
  - 看离线批量翻译吞吐：优先看 `batch_sweep`
  - 看单 worker 服务容量边界：再看 `batch x concurrency matrix`
  
  ### 10.2 本轮补测参数
  
  测试时间：`2026-03-18`
  
  环境：
  - GPU：`Tesla T4 16GB`
  - Python env：`.venv-translator`
  - Torch / Transformers：`2.10.0+cu128 / 5.3.0`
  
  统一参数：
  - cache：关闭（`--disable-cache`），避免缓存命中干扰性能结果
  - `batch_sweep`：每档 `256` items
  - `concurrency_sweep`：固定 `batch_size=1`，每档 `32` requests
  - `batch x concurrency matrix`：每档 `32` requests，且只保留 `batch_size * concurrency <= 128`
  - 预热：`1` batch
  

  复现命令：
  
  ```bash
  cd /data/saas-search
  ./.venv-translator/bin/python scripts/benchmark_translation_local_models.py
  ```
  

  本轮扩展压测复现命令：
  
  ```bash
  cd /data/saas-search
  ./.venv-translator/bin/python scripts/benchmark_translation_local_models.py \
    --suite extended \
    --disable-cache \
    --serial-items-per-case 256 \
    --concurrency-requests-per-case 32 \
    --concurrency-batch-size 1 \
    --output-dir perf_reports/20260318/translation_local_models
  ```
  
  单模型扩展压测示例：

  
  ```bash
  ./.venv-translator/bin/python scripts/benchmark_translation_local_models.py \
    --single \

    --suite extended \

    --model opus-mt-zh-en \
    --source-lang zh \
    --target-lang en \
    --column title_cn \

    --scene sku_name \
    --disable-cache \
    --batch-size-list 1,4,8,16,32,64 \
    --concurrency-list 1,2,4,8,16,64 \
    --serial-items-per-case 256 \
    --concurrency-requests-per-case 32 \
    --concurrency-batch-size 1

  ```
  

  单条请求延迟复现：
  
  ```bash
  ./.venv-translator/bin/python scripts/benchmark_translation_local_models.py \
    --single \

    --suite extended \

    --model nllb-200-distilled-600m \
    --source-lang zh \
    --target-lang en \
    --column title_cn \
    --scene sku_name \

    --disable-cache \
    --batch-size-list 1 \
    --concurrency-list 1,2,4,8,16,64 \
    --serial-items-per-case 256 \
    --concurrency-requests-per-case 32 \
    --concurrency-batch-size 1

  ```
  

  ### 10.3 单流 batch 结果
  
  这组只看 `concurrency=1`，不要把这里的 `request p95` 当作线上并发请求的 p95。
  
  `nllb-200-distilled-600m zh -> en`
  
  | Batch | Items/s | Avg item ms | Req p95 ms |
  |---:|---:|---:|---:|
  | 1 | 2.91 | 343.488 | 616.27 |
  | 4 | 8.44 | 118.545 | 722.95 |
  | 8 | 14.85 | 67.335 | 728.47 |
  | 16 | 27.28 | 36.662 | 769.18 |
  | 32 | 38.6 | 25.908 | 1369.88 |
  | 64 | 58.3 | 17.152 | 1659.9 |
  
  `nllb-200-distilled-600m en -> zh`
  
  | Batch | Items/s | Avg item ms | Req p95 ms |
  |---:|---:|---:|---:|
  | 1 | 1.91 | 524.917 | 866.33 |
  | 4 | 4.94 | 202.473 | 1599.74 |
  | 8 | 8.25 | 121.188 | 1632.29 |
  | 16 | 13.52 | 73.956 | 1649.65 |
  | 32 | 21.27 | 47.017 | 1827.16 |
  | 64 | 32.64 | 30.641 | 2031.25 |

  `opus-mt-zh-en zh -> en`

  | Batch | Items/s | Avg item ms | Req p95 ms |
  |---:|---:|---:|---:|
  | 1 | 6.15 | 162.536 | 274.74 |
  | 4 | 15.34 | 65.192 | 356.0 |
  | 8 | 25.51 | 39.202 | 379.84 |
  | 16 | 41.44 | 24.129 | 797.93 |
  | 32 | 54.36 | 18.397 | 1693.31 |
  | 64 | 70.15 | 14.255 | 2161.59 |
  
  `opus-mt-en-zh en -> zh`
  
  | Batch | Items/s | Avg item ms | Req p95 ms |
  |---:|---:|---:|---:|
  | 1 | 4.53 | 220.598 | 411.57 |
  | 4 | 10.12 | 98.844 | 761.49 |
  | 8 | 14.63 | 68.361 | 1930.85 |
  | 16 | 24.33 | 41.1 | 2098.54 |
  | 32 | 33.91 | 29.487 | 2152.28 |
  | 64 | 42.47 | 23.547 | 2371.85 |
  
  批处理结论：
  
  - 纯吞吐看，4 个方向的最佳 raw throughput 都出现在 `batch_size=64`
  - 如果还要兼顾单个 batch 的尾延迟，`batch_size=16` 往往更均衡
  - `opus-mt-zh-en` 是本轮 bulk 场景最快模型，`nllb en->zh` 最慢
  
  ### 10.4 单条请求并发结果
  
  这组固定 `batch_size=1`，可以直接理解成“单条请求在不同并发下的表现”。
  
  `nllb-200-distilled-600m zh -> en`
  
  | Concurrency | Items/s | Avg req ms | Req p50 ms | Req p95 ms |
  |---:|---:|---:|---:|---:|
  | 1 | 4.17 | 239.99 | 226.34 | 373.27 |
  | 2 | 4.1 | 477.99 | 459.36 | 703.96 |
  | 4 | 4.1 | 910.74 | 884.71 | 1227.01 |
  | 8 | 4.04 | 1697.73 | 1818.48 | 2383.8 |
  | 16 | 4.07 | 2801.91 | 3473.63 | 4145.92 |
  | 64 | 4.04 | 3714.49 | 3610.08 | 7337.3 |
  
  `nllb-200-distilled-600m en -> zh`
  
  | Concurrency | Items/s | Avg req ms | Req p50 ms | Req p95 ms |
  |---:|---:|---:|---:|---:|
  | 1 | 2.16 | 463.18 | 439.54 | 670.78 |
  | 2 | 2.15 | 920.48 | 908.27 | 1213.3 |
  | 4 | 2.16 | 1759.87 | 1771.58 | 2158.04 |
  | 8 | 2.15 | 3284.44 | 3658.45 | 3971.01 |
  | 16 | 2.14 | 5669.15 | 7117.7 | 7522.48 |
  | 64 | 2.14 | 7631.14 | 7510.97 | 14139.03 |
  
  `opus-mt-zh-en zh -> en`
  
  | Concurrency | Items/s | Avg req ms | Req p50 ms | Req p95 ms |
  |---:|---:|---:|---:|---:|
  | 1 | 9.21 | 108.53 | 91.7 | 179.12 |
  | 2 | 8.92 | 219.19 | 212.29 | 305.34 |
  | 4 | 9.09 | 411.76 | 420.08 | 583.97 |
  | 8 | 8.85 | 784.14 | 835.73 | 1043.06 |
  | 16 | 9.01 | 1278.4 | 1483.34 | 1994.56 |
  | 64 | 8.82 | 1687.08 | 1563.48 | 3381.58 |
  
  `opus-mt-en-zh en -> zh`
  
  | Concurrency | Items/s | Avg req ms | Req p50 ms | Req p95 ms |
  |---:|---:|---:|---:|---:|
  | 1 | 3.6 | 277.73 | 145.85 | 1180.37 |
  | 2 | 3.55 | 559.38 | 346.71 | 1916.96 |
  | 4 | 3.53 | 997.71 | 721.04 | 2944.17 |
  | 8 | 3.51 | 1644.28 | 1590.93 | 3632.99 |
  | 16 | 3.5 | 2600.18 | 2586.34 | 5554.04 |
  | 64 | 3.52 | 3366.52 | 2780.0 | 7950.41 |

  并发结论：
  
  - 当前本地 seq2seq backend 内部是单模型锁，单 worker 下提高客户端并发基本不会提升吞吐，主要会把等待时间堆到请求延迟上
  - 线上 query 翻译如果追求稳定延迟，应优先控制在低并发；`8+` 并发后，4 个方向的 p95 都明显恶化
  - 在线场景里，`opus-mt-zh-en` 延迟最稳；`nllb en->zh` 最慢，且并发放大后尾延迟最明显
  
  ### 10.5 batch x concurrency 怎么看
  
  完整矩阵见：
  - [`perf_reports/20260318/translation_local_models/translation_local_models_extended_221846.md`](/data/saas-search/perf_reports/20260318/translation_local_models/translation_local_models_extended_221846.md)
  
  这张表主要回答两个问题：

  - 如果已经知道自己要跑离线批处理，`batch_size` 拉大后，在不同并发下吞吐会不会继续涨
  - 如果要拿单 worker 服务扛请求，在哪个 `batch_size x concurrency` 组合下开始明显排队
  
  本轮矩阵的共同特征：
  
  - 吞吐主要由 `batch_size` 决定，`concurrency` 不是主要增益来源
  - 在 `batch_size` 固定时，`concurrency` 从 `1` 升到 `2/4/8/...`，`items/s` 变化很小，但 `avg req ms / p95` 会持续抬升
  - 因此当前实现更像“单 worker + 内部串行 GPU 推理服务”，不是一个靠客户端并发放大吞吐的服务

  
  NLLB 性能优化经验：
  
  - 起作用的优化点 1：`float16 + cuda`

    - 当前本地 NLLB 由 `CTranslate2` 在 `cuda:0` 以 `float16` 运行

    - 优化后在 T4 上的峰值显存约 `2.8-3.0 GiB`
  - 起作用的优化点 2：`batch_size=16`
    - 相比 `batch_size=8`，吞吐提升明显
    - 继续提升到 `32` 虽然还能增吞吐，但 batch p95 和 batch max 会恶化很多

  - 起作用的优化点 3：`ct2_inter_threads=4 + ct2_max_queued_batches=32`
    - 对 `batch=1` 高并发商品标题场景收益最直接
    - 相比默认 CT2 配置，`zh->en` 和 `en->zh` 的在线吞吐都能稳定提升
  - 起作用的优化点 4：动态解码上限
    - 推荐 `ct2_decoding_length_mode=source`
    - 推荐 `ct2_decoding_length_extra=8`
    - 推荐 `ct2_decoding_length_min=32`
    - 这样可以保留 `max_new_tokens=64` 的安全上限，同时让短标题不再为长标题上限付费
  - 起作用的优化点 5：`ct2_batch_type=examples`
    - 在当前数据和 T4 上，比 `tokens` 更稳
    - 更适合作为线上默认
  - 不建议直接作为默认的实验：
    - `max_new_tokens=48`
    - 大 batch 和在线吞吐都会继续变好
    - 但商品标题 spot-check 已看到明显截断，尤其 `en->zh`
  - 收益有限或不稳定的实验：
    - `ct2_batch_type=tokens`
    - `ct2_max_queued_batches` 从 `16` 再继续拉高，收益很小
    - `ct2_decoding_length_mode=source(+4,min=24)` 更快，但仍有少量长标题截断风险

  
  为什么最终没有采用其它方案：
  

  - 当前本地最优路径已经切到 `CTranslate2 + float16`
  - 对这个 600M 级 encoder-decoder 模型，T4 上最有效的是把 CT2 的并行和解码策略调对
  - 因此这轮没有继续引入更重的服务化栈
  - 如果未来目标变成“继续压缩显存”或“进一步追求更低延迟”，再评估 `int8_float16` 或服务级微批处理队列会更合适

  
  关键结论：
  
  - 当前机器上，`opus-mt-zh-en` 是三个新增本地模型里最快的
  - `opus-mt-en-zh` 大约是 `opus-mt-zh-en` 吞吐的一半

  - `nllb-200-distilled-600M` 在 T4 上推荐 `cuda + CTranslate2 float16 + batch_size=16 + ct2_inter_threads=4 + ct2_max_queued_batches=32 + dynamic decoding`

  - `nllb` 最终可用，但吞吐仍明显低于两个 Marian 模型，更适合多语覆盖或独立资源环境
  
  最终推荐部署方案：
  
  - 模型：`facebook/nllb-200-distilled-600M`
  - 设备：`cuda`
  - 精度：`float16`
  - 推荐卡型：至少 `Tesla T4 16GB` 这一级别
  - 推荐 batch：`16`
  - 推荐 `max_input_length`：`256`
  - 推荐 `max_new_tokens`：`64`
  - 推荐 `num_beams`：`1`

  - 推荐 CT2 并行：`ct2_inter_threads=4`
  - 推荐 CT2 队列：`ct2_max_queued_batches=32`
  - 推荐 CT2 batch 类型：`examples`
  - 推荐动态解码：`ct2_decoding_length_mode=source`、`ct2_decoding_length_extra=8`、`ct2_decoding_length_min=32`

  - 运行方式：单 worker，避免重复加载

  
  更详细的性能说明见：

  - [`perf_reports/20260318/translation_local_models/README.md`](/data/saas-search/perf_reports/20260318/translation_local_models/README.md)

  - [`perf_reports/20260318/nllb_t4_product_names_ct2/README.md`](/data/saas-search/perf_reports/20260318/nllb_t4_product_names_ct2/README.md)

  
  ## 11. 开发说明
  
  如果要新增翻译 backend，最少需要做这些事：
  
  1. 在 [`translation/backends/`](/data/saas-search/translation/backends) 下新增实现
  2. 在 [`translation/service.py`](/data/saas-search/translation/service.py) 注册 backend 创建逻辑
  3. 在 [`config/config.yaml`](/data/saas-search/config/config.yaml) 的 `services.translation.capabilities` 中新增 capability 配置
  4. 如果有新的静态规则：
     - scene 规则放到 [`translation/scenes.py`](/data/saas-search/translation/scenes.py)
     - 语言映射放到 [`translation/languages.py`](/data/saas-search/translation/languages.py)
     - prompt 模板放到 [`translation/prompts.py`](/data/saas-search/translation/prompts.py)
  
  原则：
  - 不要再引入 translation provider 兼容层
  - 不要把 scene / prompt / 语言方向规则重新散落到别的目录
  - 不要在代码里写隐式默认和静默兼容
  
  ## 12. 常见建议
  
  - 中英商品标题双向场景，优先考虑 `opus-mt-zh-en` 和 `opus-mt-en-zh`
  - 多语种统一方案，可以考虑 `nllb-200-distilled-600M`
  - 但 `nllb` 更适合独占资源环境
  - 如果追求更高质量或更复杂语义处理，可使用 `qwen-mt` 或 `llm`
  - 如果追求稳定商业 API，可考虑 `deepl`
  
  ## 13. 相关文档
  

  - [`docs/翻译模块说明.md`](/data/saas-search/docs/翻译模块说明.md)（已收口到本 README，保留为跳转页）

  - [`docs/QUICKSTART.md`](/data/saas-search/docs/QUICKSTART.md)
  - [`docs/DEVELOPER_GUIDE.md`](/data/saas-search/docs/DEVELOPER_GUIDE.md)

  - [`docs/搜索API对接指南-00-总览与快速开始.md`](/data/saas-search/docs/搜索API对接指南-00-总览与快速开始.md)（分册导航；微服务见 `-07`）