一、简介
Seed-X-PPO-7B 是强大的开源多语言翻译语言模型，表现出业界领先的翻译能力，它以其 70 亿（7B）参数的“轻量级”设计，实现了支持 28 种语言双向互译的强大能力，并且在多项测试中其翻译性能媲美甚至超越了 Gemini-2.5、Claude-3.5 和 GPT-4 等超大规模模型。
注：Seed-X-PPO 模型是Seed-X-7B模型的强化学习模型，其翻译性能优于 Seed-X-7B
二、环境部署
1.基础环境
4090*1，Ubuntu:22.04，cuda12.4.1
2.使用vllm 推理
创建环境：
conda create -n seed python=3.12 -yconda activate seed安装特定版本的vllm和transformers：
pip install vllm==0.8.0 transformers==4.51.33.模型下载
从 modelscope 下载模型：
modelscope download --model ByteDance-Seed/Seed-X-PPO-7B --local_dir ByteDance-Seed/Seed-X-PPO-7B通过软链接从数据社区调用模型：
ln -s /root/sj-data/LargeModel/TextGeneration/ByteDance-Seed/Seed-X-PPO-7B/ Seed-X-PPO-7B4.vLLM 推理服务
vllm serve Seed-X-PPO-7B/ --served-model-name Seed-X-PPO-7B --tensor-parallel-size 1 --max-num-seqs 512 --enable-prefix-caching --gpu-memory-utilization 0.95 出现以下内容说明vllm 服务启动成功：
5.webui
使用huggingface ByteDance-Seed/Seed-X Spaces的代码：
git clone https://huggingface.co/spaces/ByteDance-Seed/Seed-Xpip install gradio spacespython /Seed-X/app.py然后修改其中的 app.py 代码：
1、修改成调用openai 接口服务；
2、模型连接状态检测；
3、调整webui的界面；
三、Nginx 代理8080端口
为了实现webui使用和vllm api 端点使用，可以使用Nginx 代理共享 8080 端口；
1.安装Nginx
apt update && apt-get install nginx -ynginx -vsudo nginx2.创建配置文件
/etc/nginx/conf.d/vllm_proxy.conf
# 定义上游服务器组upstream api_server { server 127.0.0.1:8000;}upstream webui_server { server 127.0.0.1:8081; # 修改为WebUI实际运行的端口}server { listen 8080; server_name localhost; # 或者您的域名 # 根路径代理到WebUI服务 location / { proxy_pass http://webui_server/; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; # 支持HTTP/1.1和WebSocket proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection "upgrade"; # 关闭缓冲以支持流式响应 proxy_buffering off; proxy_request_buffering off; } # 代理到8000端口（api）的所有端点 location /api/ { proxy_pass http://api_server/; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; # 支持HTTP/1.1和WebSocket proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection "upgrade"; # 关闭缓冲以支持流式响应 proxy_buffering off; proxy_request_buffering off; } # 健康检查端点 location /health { add_header Content-Type application/json; return 200 '{"status":"OK","api":"http://localhost:8080/api/","webui":"http://localhost:8080/"}'; } # 错误页面 error_page 502 503 504 /50x.html; location = /50x.html { root /usr/share/nginx/html; } # 访问日志 access_log /var/log/nginx/vllm_access.log; error_log /var/log/nginx/vllm_error.log;}3.重新加载Nginx 配置
sudo nginx -t && sudo nginx -s reload4.测试调用情况
本地调用：
curl http://localhost:8080/health浏览器调用，平台开启链接：
vllm 服务模型调用测试：
http://xn-a.suanjiayun.com:64904/api/v1/models
webui界面显示：
http://xn-a.suanjiayun.com:64904/四、错误及解决
1.vllm 启动出错：
vllm 版本与 transformers 版本不匹配
解决方法：使用特定的版本 vllm==0.8.0, transformers==4.51.3
五、webui 源码
import osimport gradio as grimport spacesfrom openai import OpenAIimport requestsimport timeimport threadingfrom threading import Timer# 支持的语言选项LANGUAGES = { "自动检测": "auto", "英语": "en", "中文": "zh", "俄语": "ru", "日语": "ja", "韩语": "ko", "西班牙语": "es", "法语": "fr", "葡萄牙语": "pt", "德语": "de", "意大利语": "it", "泰语": "th", "越南语": "vi", "印尼语": "id", "马来语": "ms", "阿拉伯语": "ar", "波兰语": "pl", "荷兰语": "nl", "罗马尼亚语": "ro", "土耳其语": "tr", "捷克语": "cs", "丹麦语": "da", "芬兰语": "fi", "乌克兰语": "uk", "挪威语(博克马尔)": "nb", "挪威语": "no", "克罗地亚语": "hr", "瑞典语": "sv", "匈牙利语": "hu"}# 初始化OpenAI客户端，连接到本地vllm服务器client = OpenAI( base_url="http://127.0.0.1:8000/v1", api_key="empty")# 全局变量存储模型状态model_status = "检测中..."model_name = "未知"last_check_time = 0status_check_interval = 30 # 每30秒检查一次状态# 检测模型连接状态def check_model_status(): global model_status, model_name, last_check_time current_time = time.time() if current_time - last_check_time < status_check_interval: return f"**连接状态**: {model_status} - **模型**: {model_name}" try: # 尝试获取可用模型列表 response = requests.get("http://127.0.0.1:8000/v1/models", timeout=5) if response.status_code == 200: models = response.json() if models.get('data') and len(models['data']) > 0: # 返回第一个可用的模型名称 model_name = models['data'][0]['id'] model_status = "✅ 已连接" else: model_status = "❌ 未找到可用模型" model_name = "未知" else: model_status = f"❌ API错误: {response.status_code}" model_name = "未知" except Exception as e: model_status = f"❌ 连接失败: {str(e)}" model_name = "未知" last_check_time = current_time return f"**连接状态**: {model_status} - **模型**: {model_name}"def prompting(text, source_lang, target_lang, show_cot): l = LANGUAGES[target_lang] cot_instruction = "并详细解释你的翻译思路和步骤" if show_cot else "" if l == "auto": prompt = f"请将以下文本翻译成{target_lang}{cot_instruction}:\n{text} <{l}>" else: prompt = f"请将以下{source_lang}文本翻译成{target_lang}{cot_instruction}:\n{text} <{l}>" return prompt@spaces.GPU(duration=120)def translate_text(text, source_lang, target_lang, show_cot): if not text.strip(): return "请输入要翻译的文本" # 检查模型状态 status = check_model_status() if "❌" in status: return f"模型连接异常: {status}" try: prompt = prompting(text, source_lang, target_lang, show_cot) # 使用vllm的OpenAI API接口 response = client.completions.create( model=model_name, # 使用检测到的模型名称 prompt=prompt, max_tokens=1024 if show_cot else 512, temperature=0.3 if show_cot else 0.1, top_p=0.9, stop=["<end>", "</s>"] ) result = response.choices[0].text.strip() return result except Exception as e: return f"翻译出错: {str(e)}"# 创建 Gradio 界面with gr.Blocks(title="Seed-X 翻译器", theme=gr.themes.Ocean()) as demo: gr.Markdown( """ # 🌟 Seed-X 翻译器 **由字节跳动的 Seed-X-PPO-7B 模型驱动** 开机后需要 1min 加载模型，点击测试连接查看模型加载情况。 """ ) # 状态栏和测试按钮 with gr.Row(): status_display = gr.Markdown( value=check_model_status(), elem_id="status-bar" ) test_btn = gr.Button("测试连接", variant="secondary") with gr.Row(): # 输入区域 with gr.Column(scale=1): source_text = gr.Textbox( label="📥 输入文本", placeholder="请输入要翻译的文本...", lines=12, max_lines=15 ) with gr.Row(): translate_btn = gr.Button("🚀 翻译", variant='primary', scale=2) clear_btn = gr.Button("🗑️ 清空", variant='secondary', scale=1) # 输出区域 with gr.Column(scale=1): target_text = gr.Textbox( label="📤 翻译结果", interactive=False, lines=12, max_lines=15 ) # 控制选项区域 with gr.Accordion("⚙️ 翻译选项", open=True): with gr.Row(): source_lang = gr.Dropdown( choices=list(LANGUAGES.keys()), value="自动检测", label="源语言", scale=1 ) target_lang = gr.Dropdown( choices=list(LANGUAGES.keys())[1:], # 排除"自动检测" value="英语", label="目标语言", scale=1 ) # COT控制选项 show_cot = gr.Checkbox( label="显示翻译思路（COT）", value=False, info="勾选后将显示翻译过程中的思考步骤" ) # 底部信息和使用说明 with gr.Accordion("ℹ️ 使用说明", open=False): gr.Markdown(""" 1. 在输入框中输入要翻译的文本 2. 选择源语言和目标语言（默认为自动检测到英语） 3. 可选：勾选"显示翻译思路"以查看详细的翻译过程 4. 点击翻译按钮或按回车键进行翻译 5. 查看翻译结果 """) # 按钮点击事件 translate_btn.click( fn=translate_text, inputs=[source_text, source_lang, target_lang, show_cot], outputs=target_text ) # 清空按钮 def clear_all(): return "", "" clear_btn.click( fn=clear_all, inputs=[], outputs=[source_text, target_text] ) # 测试连接按钮 test_btn.click( fn=check_model_status, inputs=[], outputs=status_display ) # 支持回车键翻译 source_text.submit( fn=translate_text, inputs=[source_text, source_lang, target_lang, show_cot], outputs=target_text ) # 页面加载时更新状态 demo.load( fn=check_model_status, inputs=[], outputs=status_display )# 添加自定义CSScss = """#status-bar { padding: 10px; border-radius: 5px; background-color: #f0f0f0; margin-bottom: 15px;}.footer { font-size: 14px; color: #666;}.accordion-content { padding: 10px 0;}"""demo.css = css# 启动应用if __name__ == "__main__": demo.launch( server_name="0.0.0.0", server_port=8081, share=False )