MTranServer：极速轻量级离线翻译服务器部署指南

🌟 项目亮点

  • 闪电速度：平均响应时间50ms，高端CPU每秒处理500+请求
  • 超低消耗：仅需1G内存即可运行，无需独立显卡
  • 全语言支持：覆盖全球主要语言互译（需下载对应模型）
  • 私有化部署：数据完全本地处理，保障隐私安全

🚀 性能对比（CPU环境：英译中场景）

id: perf-comparison
name: 性能对比图
type: mermaid
content: |-
    graph TD
        A[MTranServer] --> B[50ms响应]
        A --> C[1G内存]
        A --> D[500+请求/秒]
        E[竞品A] --> F[300ms响应]
        E --> G[4G内存]
        E --> H[50请求/秒]

📥 一键式部署（桌面版）

1️⃣ 下载安装包

2️⃣ 解压运行

unzip MTranServer_Desktop.zip
cd mtranserver
docker compose up -d

3️⃣ 验证部署
查看日志确认模型加载：

Successfully loaded model for language pair: enzh
[INFO] Max parallel translations: 32

🔧 服务器部署进阶

模型配置示例

id: model-structure
name: 模型目录结构
type: mermaid
content: |-
    graph LR
        models/
        ├── enzh(英译中)
        │   ├── lex.50.50.enzh.s2t.bin
        │   ├── model.enzh.intgemm.alphas.bin
        │   └── vocab.enzh.spm
        └── zhen(中译英)
            ├── lex.50.50.zhen.t2s.bin
            ├── model.zhen.intgemm.alphas.bin
            └── vocab.zhen.spm

安全配置建议

# compose.yml 安全增强配置示例
environment:
  - CORE_API_TOKEN=YourStrongPassword123
  - MAX_PARALLEL=100  # 根据CPU核心数调整
  - RATE_LIMIT=5000   # 每秒最大请求数

🛠️ 客户端配置指南

沉浸式翻译设置

  1. 打开插件设置 → 开发者选项 → 启用Beta功能
  2. 自定义API地址：http://服务器IP:8989/imme
  3. 性能优化建议：
  • 并发请求数：5000
  • 单次最大段落：10

开发者API调用

import requests

headers = {"Authorization": "YourToken"}
payload = {
    "from": "en",
    "to": "zh",
    "texts": ["Hello world", "Quick translation"]
}

response = requests.post("http://localhost:8989/translate/batch", 
                        json=payload, 
                        headers=headers)
print(response.json()["results"])

🔄 更新维护

# 保持最新版本
docker compose down
docker pull xxnuo/mtranserver:latest
docker compose up -d

# 模型热更新（无需重启）
cp new_model/* models/enzh/

🚨 常见问题排查

现象 解决方案
模型加载失败 检查模型目录结构是否符合规范
高并发时响应延迟 调整MAX_PARALLEL参数值
中文翻译出现乱码 确认docker容器使用UTF-8编码

📌 项目优势场景

id: use-case
name: 适用场景
type: mermaid
content: |-
    graph LR
        A[企业内部文档翻译] --> B(数据保密)
        C[科研论文批处理] --> D(术语一致性)
        E[实时聊天翻译] --> F(低延迟需求)
        G[老旧设备部署] --> H(资源优化)