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dataset_info:
  features:
  - name: clean_en
    sequence: string
  - name: clean_zh
    sequence: string
  - name: record
    dtype: string
  - name: en2zh
    sequence: string
  splits:
  - name: train
    num_bytes: 12473072134
    num_examples: 165840
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  dataset_size: 12473072134
configs:
- config_name: default
  data_files:
  - split: train
    path: data/train-*
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# Dataset Card for "undl_en2zh_translation"

(undl_text)[https://huggingface.co/datasets/bot-yaya/undl_text]数据集的全量英文段落翻中文段落，是我口胡的基于翻译和最长公共子序列对齐方法的基础（雾）。

机翻轮子使用argostranslate，使用google云虚拟机的36个v核、google colab提供的免费的3个实例、google cloud shell的1个实例，我本地电脑的cpu和显卡，还有帮我挂colab的ranWang，帮我挂笔记本和本地的同学们，共计跑了一个星期得到。

感谢为我提供算力的小伙伴和云平台！


google云计算穷鬼算力白嫖指南：
- 绑卡后的免费账户可以最多同时建3个项目来用Compute API，每个项目配额是12个v核
- 选计算优化->C2D实例，高cpu，AMD EPYC Milan，这个比隔壁Xeon便宜又能打（AMD yes）。一般来说，免费用户的每个项目每个区域的配额顶天8vCPU，并且每个项目限制12vCPU。所以我推荐在最低价区买一个8x，再在次低价区整一个4x。
- **重要！** 选抢占式(Spot)实例，可以便宜不少
- 截至写README，免费用户能租到的最低价的C2D实例是比利时和衣阿华、南卡。孟买甚至比比利时便宜50%，但是免费用户不能租
- 内存其实实际运行只消耗2~3G，尽可能少要就好，C2D最低也是cpu:mem=1:2，那没办法只好要16G
- 13GB的标准硬盘、Debian 12 Bookworm镜像
- 开启允许HTTP和HTTPS流量