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一个超低资源消耗超快的离线翻译服务器，无需显卡。单个请求平均响应时间 50 毫秒。支持全世界主要语言的翻译。

翻译质量与 Google 翻译相当。

注意本模型专注于速度和多种设备私有部署，所以翻译质量肯定是不如大模型翻译的效果。需要高质量的翻译建议使用在线大模型 API。

表中数据仅供参考，非严格测试，非量化版本对比。

./mtranserver [选项]

选项：
  -version, -v          显示版本信息
  -log-level string     日志级别 (debug, info, warn, error) (默认 "warn")
  -config-dir string    配置目录 (默认 "~/.config/mtran/server")
  -model-dir string     模型目录 (默认 "~/.config/mtran/models")
  -host string          服务器监听地址 (默认 "0.0.0.0")
  -port string          服务器端口 (默认 "8989")
  -ui                   启用 Web UI (默认 true)
  -offline              启用离线模式，不自动下载新模型 (默认 false)
  -worker-idle-timeout int  Worker 空闲超时时间（秒） (默认 300)

示例：
  ./mtranserver --host 127.0.0.1 --port 8080
  ./mtranserver --ui --offline
  ./mtranserver -v

services:
  mtranserver:
    image: xxnuo/mtranserver:latest
    container_name: mtranserver
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8989:8989"
    environment:
      - MT_HOST=0.0.0.0
      - MT_PORT=8989
      - MT_ENABLE_UI=true
      - MT_OFFLINE=false
      # - MT_API_TOKEN=your_secret_token_here
    volumes:
      - ./models:/app/models

docker pull xxnuo/mtranserver:latest
docker compose up -d

重要提示： 首次翻译某个语言对时，服务器会自动下载对应的翻译模型（除非启用了离线模式），这个过程可能需要等待一段时间（取决于网络速度和模型大小）。模型下载完成后，引擎启动也需要几秒钟时间。之后的翻译请求将享受毫秒级的响应速度。建议在正式使用前先测试一次翻译，让服务器预先下载和加载模型。

示例：

# 设置日志级别为 debug
export MT_LOG_LEVEL=debug

# 设置端口为 9000
export MT_PORT=9000

# 启动服务
./mtranserver

单文本翻译请求示例：

{
  "from": "en",
  "to": "zh-Hans",
  "text": "Hello, world!",
  "html": false
}

批量翻译请求示例：

{
  "from": "en",
  "to": "zh-Hans",
  "texts": ["Hello, world!", "Good morning!"],
  "html": false
}

认证方式：

• Header: Authorization: Bearer <token>
• Query: ?token=<token>

服务器提供了多个翻译插件的兼容接口：

插件配置说明：

注：

• 沉浸式翻译 在设置页面，开发者模式中启用Beta特性，即可在翻译服务中看到自定义 API 设置(官方图文教程)。然后将自定义 API 设置的每秒最大请求数拉高以充分发挥服务器性能准备体验飞一般的感觉。我设置的是每秒最大请求数为5000，每次请求最大段落数为1。你可以根据自己服务器配置设置。

• 简约翻译 在设置页面，接口设置中滚动到下面，即可看到自定义接口 Custom。同理，设置最大请求并发数量、每次请求间隔时间以充分发挥服务器性能。我设置的是最大请求并发数量为100，每次请求间隔时间为1。你可以根据自己服务器配置设置。

接下来按下表的设置方法设置插件的自定义接口地址。

普通用户参照表格内容设置好插件使用的接口地址就可以使用了。

Bergamot Project for awesome idea of local translation.

Mozilla for the models.