开源机器翻译平台 LibreTranslate 安装配置完全指南
LibreTranslate Free and Open Source Machine Translation API. Self-hosted, offline capable and easy to setup. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LibreTranslate
项目基础介绍及编程语言
LibreTranslate 是一个自由且开放源代码的机器翻译API，旨在提供一种自托管的翻译解决方案。它不依赖于谷歌或Azure等专有服务进行翻译，而是采用开源的Argos Translate库来驱动翻译引擎。这个项目适用于希望拥有隐私保护、离线能力以及高度定制化翻译服务的用户。项目主要使用 Python 作为开发语言，并支持多语言。
关键技术和框架
- Python: 核心编程语言，用于构建API服务器和服务逻辑。
- Flask: 轻量级的Web服务程序，用于快速搭建HTTP接口。
- Argos Translate: 提供翻译核心功能的开源库。
- 可选：Docker 和 CUDA，用于容器化部署和加速翻译过程（如果需要GPU加速）。
准备工作和详细安装步骤
步骤一：环境准备
确保你的系统已安装Python 3.8或更高版本。你可以通过运行
python3 --version
来检查Python版本。
步骤二：安装LibreTranslate
打开终端或命令提示符，执行以下命令来安装必要的依赖：
pip install libretranslate
如果你想在本地以简单的形式运行，直接执行：
libretranslate
这将启动服务，默认监听在http://localhost:5000。
步骤三：自定义设置与高级安装
对于更复杂的部署需求，比如自定义端口或启用SSL，你需要通过命令行参数或者环境变量来配置。例如，如果你想改变绑定的主机和端口：
libretranslate --host 0.0.0.0 --port 8080
使用Docker部署
如果你偏好容器化部署，首先确保安装了Docker和Docker Compose。然后，通过以下步骤进行：
- 克隆仓库到本地：
git clone https://github.com/LibreTranslate/LibreTranslate.git - 进入项目目录并使用Docker Compose启动服务（假设你想要使用CPU模式）：
cd LibreTranslatedocker-compose up -d
如果你想利用CUDA进行GPU加速，确保已安装NVIDIA Docker，并使用
docker-compose.cuda.yml
文件代替默认的
docker-compose.yml
。
配置SSL和其他选项
若要启用SSL，你需提供证书和密钥文件路径，并通过相应命令行参数指定。其他如限制请求速率、自定义API密钥等高级配置项可以通过环境变量(
LT_*
)或直接在启动命令中指定。
测试你的安装
一旦服务运行，你可以通过浏览器访问
http://localhost:5000
（或你设定的地址）来验证。使用提供的API文档测试翻译功能，或者直接通过网页界面尝试翻译文本。
至此，你就成功安装并配置了LibreTranslate。享受你的自建翻译服务吧！
请注意，实际操作时应参考项目最新的官方文档，因为软件更新可能会带来配置细节的变化。
LibreTranslate Free and Open Source Machine Translation API. Self-hosted, offline capable and easy to setup. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LibreTranslate
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