一、项目信息

  • 开源项目地址：https://github.com/xxnuo/MTranServer

  • 私有部署，快速启动

  • 超低资源消耗，仅需 CPU + 1G 内存即可运行

  • 响应超快，单个请求平均响应时间 50ms

  • 支持多语种，中、英、德、法、俄、韩、日等

  • 翻译质量与 Google 翻译相当

二、docker一键安装部署

1. 安装docker、docker-compose环境（自行安装部署，这里不做赘述）

2. 创建docker-compose.yml，配置内容如下：

version: '3'
services:
  mtranserver:
    image: xxnuo/mtranserver:latest
    container_name: mtranserver
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8989:8989"
    volumes:
      - ./models:/app/models

3. 创建models目录，下载需要的模型，并解压到models目录中

模型下载地址，作者提供了两个下载源：
（国外）https://github.com/xxnuo/MTranServer/releases/tag/models
（国内）https://ocn4e4onws23.feishu.cn/drive/folder/QSTOfD1hulK1J4dqR4AcToqDnVc
按需下载，我就下载了两个模型，zhen（中翻英）、enzh（英翻中），目录结构如下：

docker-compose.yml
models/
├── enzh
│   ├── lex.50.50.enzh.s2t.bin
│   ├── model.enzh.intgemm.alphas.bin
│   └── vocab.enzh.spm
├── zhen
│   ├── lex.50.50.zhen.t2s.bin
│   ├── model.zhen.intgemm.alphas.bin
│   └── vocab.zhen.spm

4. 启动运行

docker-compose up -d

查看是否正常运行

docker-compose logs

输入如下即为正常：

三、使用测试

  • 普通翻译接口：POST /translate

  • 批量翻译接口：POST /translate/batch

四、总结

  • 开源免费的翻译项目很多，但是同时做到低资源占用、高性能、且离线不依赖外部服务的并不多，该项目值得推荐

  • 翻译质量总体一般，比不上大模型的翻译，不过可以平替谷歌、百度的简单翻译服务了

  • 存在一些bug或者不足点：

    • 按照原项目文档配置授权CORE_API_TOKEN，请求一直是403，可以选择不使用这个配置，有需要授权访问可以前置nginx代理，然后限制ip访问或者配置nginx的basic授权都可以；

    • 大写英文翻译结果有问题，可以通过把大写英文统一转成小写再进行翻译