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docs/翻译模块说明.md
perf_reports/20260317/translation_local_models/README.md
translation/README.md
translation/backends/local_seq2seq.py
@@ -1,145 +0,0 @@
-# 翻译模块
-
-**快速上手**：见 `docs/QUICKSTART.md` 第 3.4 节。
-
-## 环境变量
-
-```bash
-# Qwen（默认）
-DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxx
-
-# DeepL
-DEEPL_AUTH_KEY=xxx
-```
-
-> **重要限速说明（Qwen 机翻）**  
-> 当前默认的 Qwen 翻译后端使用 `qwen-mt-flash` 云端模型，**官方限速较低，约 RPM=60（每分钟约 60 请求）**。  
-> - 推荐通过 Redis 翻译缓存复用结果，避免对相同文本重复打云端  
-> - 高并发场景需要在调用端做限流 / 去抖，或改为离线批量翻译  
-> - 如需更高吞吐，可考虑 DeepL 或自建翻译服务
-
-## 配置模型
-
-翻译已改为“一个翻译服务 + 多种翻译能力”的结构：
-
-- 业务侧（`QueryParser` / indexer）统一调用 `http://127.0.0.1:6006`
-- 服务内按 `services.translation.capabilities` 加载并管理各翻译能力
-- 已启用 capability 统一注册，后端实例按首次调用懒加载，避免多个本地模型在启动阶段一次性占满显存
-- `config.yaml` 只保留部署相关配置；scene 规则、语言码映射、prompt 模板、模型方向约束等翻译域知识统一收口在 `translation/` 内部
-- 每种能力独立配置 `enabled`、`model`、`base_url/api_url`、`timeout`、本地模型运行参数等部署项
-- 每种能力显式声明 `backend` 类型，例如 `qwen_mt`、`llm`、`deepl`、`local_nllb`、`local_marian`
-- `service_url`、`default_model`、`default_scene` 只从 `config/config.yaml` 读取，不再接受环境变量静默覆盖
-- 外部接口通过 `model + scene` 指定本次使用哪种能力、哪个场景
-
-配置入口在 `config/config.yaml -> services.translation`
-
-## 本地模型部署
-
-本仓库已内置 3 个本地机翻 capability：
-
-- `nllb-200-distilled-600m`
-- `opus-mt-zh-en`
-- `opus-mt-en-zh`
-
-推荐流程：
-
-1. 创建独立运行环境：`./scripts/setup_translator_venv.sh`
-2. 下载本地模型：`./.venv-translator/bin/python scripts/download_translation_models.py --all-local`
-3. 在 `config/config.yaml` 中把对应 capability 的 `enabled` 改为 `true`
-4. 启动服务：`./scripts/start_translator.sh`
-
-默认模型目录：
-
-- `models/translation/facebook/nllb-200-distilled-600M`
-- `models/translation/Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en`
-- `models/translation/Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh`
-
-说明：
-
-- 目前只支持 3 个标准 scene：`general`、`sku_name`、`ecommerce_search_query`
-- `nllb-200-distilled-600m` 支持多语，但依赖明确的 `source_lang`
-- 两个 OPUS 模型分别只支持 `zh -> en` 与 `en -> zh`
-- 本地模型建议单 worker 运行，避免重复加载占用显存
-
-## HTTP 接口契约（translator service，端口 6006）
-
-服务默认监听 `http://localhost:6006`，提供：
-
-- `POST /translate`: 文本翻译（支持所有已启用 capability）
-- `GET /health`: 健康检查
-
-### `POST /translate`
-
-**请求体**：
-
-```json
-{
-  "text": "商品名称",
-  "target_lang": "en",
-  "source_lang": "zh",
-  "model": "qwen-mt",
-  "scene": "sku_name"
-}
-```
-
-- `text` 支持两种形式：
-  - 单条：`string`
-  - 批量：`string[]`（等长返回，顺序对应）
-
-**响应体**（单条）：
-
-```json
-{
-  "text": "商品名称",
-  "target_lang": "en",
-  "source_lang": "zh",
-  "translated_text": "Product name",
-  "status": "success",
-  "model": "qwen-mt",
-  "scene": "sku_name"
-}
-```
-
-**响应体**（批量）：
-
-```json
-{
-  "text": ["商品名称1", "商品名称2"],
-  "target_lang": "en",
-  "source_lang": "zh",
-  "translated_text": ["Product name 1", null],
-  "status": "success",
-  "model": "qwen-mt",
-  "scene": "sku_name"
-}
-```
-
-批量模式下，**单条失败用 `null` 占位**（即 `translated_text[i] = null`），保证长度与顺序一一对应，避免部分失败导致整批报错。
-
-说明：
-
-- `scene` 是标准字段
-- `prompt` 不属于外部接口；LLM prompt 由 translator service 内部根据 `scene` 生成
-- `model` 只能选择已在 `services.translation.capabilities` 中启用的能力
-- `/health` 会返回 `default_model`、`default_scene`、`enabled_capabilities` 与 `loaded_models`
-
----
-
-## 开发者接口约定（代码调用）
-
-代码侧（如 query/indexer）通过 `translation.create_translation_client()` 获取实例并调用 `translate()`；
-
-### 输入输出Shape
-
-- `translate(text=...)` 支持：
-  - **单条**：`text: str` → 返回 `Optional[str]`
-  - **批量**：`text: List[str]` → 返回 `List[Optional[str]]`
-- **批量语义**：返回列表必须与输入 **等长且顺序对应**；某条翻译失败时，对应位置为 `None`（HTTP JSON 中表现为 `null`）。
-
-### 批量能力标识（supports_batch）
-
-服务客户端与服务内后端都可以暴露 `supports_batch`。若后端不支持批量，服务端会逐条拆分并保持 shape。
-
-为便于上层（如 `api/translator_app.py`）做最优调用，client / backend 可暴露：
-
-- `supports_batch: bool`（property）
@@ -13,6 +13,7 @@ Environment:
 Method:
 - `opus-mt-zh-en` and `opus-mt-en-zh` were benchmarked on the full dataset using their configured production settings.
 - `nllb-200-distilled-600m` was benchmarked on a `500`-row subset after optimization.
+- `nllb-200-distilled-600m` was also benchmarked with `batch_size=1` on a `100`-row subset to approximate online query translation latency.
 - This report only keeps the final optimized results and final deployment recommendation.
 - Quality was intentionally not evaluated; this is a performance-only report.
@@ -54,6 +55,34 @@ What did not become the final recommendation:
 | `nllb-200-distilled-600m` | `zh -> en` | `cuda` | 500 | 7.3397 | 25.9577 | 19.26 | 51.915 | 832.64 | 1263.01 |
 | `nllb-200-distilled-600m` | `en -> zh` | `cuda` | 500 | 7.4152 | 42.0405 | 11.89 | 84.081 | 1093.87 | 2107.44 |
+## Single-Request Latency
+
+To model online search query translation, we reran NLLB with `batch_size=1`. In this mode, batch latency is request latency.
+
+| Model | Direction | Rows | Load s | Translate s | Avg req ms | Req p50 ms | Req p95 ms | Req max ms | Items/s |
+|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
+| `nllb-200-distilled-600m` | `zh -> en` | 100 | 6.8390 | 32.1909 | 321.909 | 292.54 | 624.12 | 819.67 | 3.11 |
+| `nllb-200-distilled-600m` | `en -> zh` | 100 | 6.8249 | 54.2470 | 542.470 | 481.61 | 1171.71 | 1751.85 | 1.84 |
+
+Command used:
+
+```bash
+./.venv-translator/bin/python scripts/benchmark_translation_local_models.py \
+  --single \
+  --model nllb-200-distilled-600m \
+  --source-lang zh \
+  --target-lang en \
+  --column title_cn \
+  --scene sku_name \
+  --batch-size 1 \
+  --limit 100
+```
+
+Takeaways for online use:
+- `batch_size=1` can be treated as single-request latency for the current service path.
+- `zh -> en` is materially faster than `en -> zh` on this machine.
+- NLLB is usable for online query translation, but it is not a low-latency model by search-serving standards.
+
 ## NLLB Resource Reality
 The common online claim that this model uses only about `1.25GB` in `float16` is best understood as a rough weight-size level, not end-to-end runtime memory.
@@ -286,6 +286,12 @@ results = translator.translate(
 )
 ```
+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
@@ -329,26 +335,51 @@ results = translator.translate(
 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`
 - 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
-- 目标：用一个模型覆盖大规模多语言互译，而不是只服务某一个固定语言对
 - 结构特点：
   - Transformer encoder-decoder 架构
   - 12 层 encoder + 12 层 decoder
   - `d_model=1024`
-  - 多头注意力，适合多语统一建模
   - 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
-- 在我们当前业务里，它更适合“多语覆盖优先”的场景，不适合拿来和专用中英模型拼极致吞吐
+- 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float16权重约1.25G，推理时会叠加 CUDA context、allocator reserve、激活张量、batch、输入长度、生成长度等开销
+- 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：
@@ -358,6 +389,25 @@ results = translator.translate(
 - 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`、`torch_dtype=float16`、`batch_size=16`、`max_new_tokens=64`、`attn_implementation=sdpa`
+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
+- 已做动态 padding：tokenizer 使用 `padding=True`、`truncation=True`
+- 已传入 `attention_mask`：由 tokenizer 生成并随 `generate()` 一起送入模型
+- 已设置方向控制：NLLB 通过 `tokenizer.src_lang` 和 `forced_bos_token_id` 指定语言对
+- 已启用推理态：`torch.inference_mode()` + `model.eval()`
+- 已启用半精度和更优注意力实现：当前配置为 `float16 + sdpa`
+- 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**：可评估 `ctranslate2` / int8；当前仓库尚未引入该运行栈。
+
 ### 8.5 `opus-mt-zh-en`
 实现文件：
@@ -483,6 +533,29 @@ cd /data/saas-search
   --scene sku_name
 ```
+单条请求延迟复现：
+
+```bash
+./.venv-translator/bin/python scripts/benchmark_translation_local_models.py \
+  --single \
+  --model nllb-200-distilled-600m \
+  --source-lang zh \
+  --target-lang en \
+  --column title_cn \
+  --scene sku_name \
+  --batch-size 1 \
+  --limit 100
+```
+
+说明：
+- 对当前脚本和本地 backend 来说，“单条请求”可以直接等价理解为 `batch_size=1`
+- 此时脚本里的 `batch_latency_*`，就可以直接视为“单次请求延迟”指标
+- 线上搜索 query 翻译更应该关注这组数据，而不是大 batch 吞吐
+
+当前单条请求实测（`Tesla T4`，`limit=100`）：
+- `nllb-200-distilled-600m zh->en`：p50 约 `292.54 ms`，p95 约 `624.12 ms`，平均约 `321.91 ms`
+- `nllb-200-distilled-600m en->zh`：p50 约 `481.61 ms`，p95 约 `1171.71 ms`，平均约 `542.47 ms`
+
 当前压测环境：
 - GPU：`Tesla T4 16GB`
 - Python env：`.venv-translator`
@@ -511,6 +584,9 @@ NLLB 性能优化经验：
 - 起作用的优化点 4：`attn_implementation=sdpa`
   - 对当前 PyTorch + T4 环境有效
   - 配合半精度和较合理 batch size 后，整体延迟进一步下降
+- 已有但不需要单独开关的点：`attention_mask`
+  - 当前实现会在 tokenizer 阶段自动生成并传入 `generate()`
+  - 它属于标准推理路径，不是一个额外的“高级优化开关”
 为什么最终没有采用其它方案：
@@ -569,7 +645,7 @@ NLLB 性能优化经验：
 ## 13. 相关文档
-- [`docs/翻译模块说明.md`](/data/saas-search/docs/翻译模块说明.md)
+- [`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.md`](/data/saas-search/docs/搜索API对接指南.md)
@@ -93,7 +93,7 @@ class LocalSeq2SeqTranslationBackend:
     def _model_kwargs(self) -> Dict[str, object]:
         kwargs: Dict[str, object] = {}
         if self.torch_dtype is not None:
-            kwargs["dtype"] = self.torch_dtype
+            kwargs["torch_dtype"] = self.torch_dtype
         kwargs["low_cpu_mem_usage"] = True
         if self.attn_implementation:
             kwargs["attn_implementation"] = self.attn_implementation
@@ -134,7 +134,10 @@ class LocalSeq2SeqTranslationBackend:
                 max_length=self.max_input_length,
                 **tokenizer_kwargs,
             )
-            encoded = {key: value.to(self.device) for key, value in encoded.items()}
+            encoded = {
+                key: value.to(self.device, non_blocking=self.device.startswith("cuda"))
+                for key, value in encoded.items()
+            }
             generate_kwargs = self._build_generate_kwargs(source_lang, target_lang)
             input_ids = encoded.get("input_ids")
             if input_ids is not None and "max_length" not in generate_kwargs: