lywsvip/MTranServer

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xxnuo 919efb9790 docs: update

2026-01-01 17:06:24 +08:00

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MTranServer

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超低リソース消費、超高速なオフライン翻訳モデルサーバーです。グラフィックカードは不要です。リクエストあたりの平均応答時間は50ミリ秒です。世界の主要言語の翻訳をサポートしています。

注意：このモデルサーバーは、オフライン翻訳、応答速度、クロスプラットフォーム展開、ローカル実行による無制限の無料翻訳という設計目標に焦点を当てており、モデルサイズと最適化の制限により、翻訳品質は大モデル翻訳の効果には及びません。高品質な翻訳が必要な場合は、オンラインの大規模言語モデルAPIの使用をお勧めします。

v4ではメモリ使用量が最適化され、速度がさらに向上し、安定性が強化されました。古いバージョンを使用している場合は、すぐにアップグレードすることをお勧めします！

オンラインデモ

ウェブサイト	TOKEN	その他のインターフェース	提供者
`https://MTranServer.ipacel.cc/ui/?token=__IpacEL_MT_API_TOKEN__`	`__IpacEL_MT_API_TOKEN__`	没入型翻訳: `https://MTranServer.ipacel.cc/imme?token=__IpacEL_MT_API_TOKEN__`	@ApliNi

ユーザーに試用サービスを提供してくださるコミュニティの貢献者に感謝します！

使用方法

Releases から対応するプラットフォームの最新バージョンをダウンロードし、コマンドラインでプログラムを起動するだけで使用できます。

MTranServer は主にサーバー使用環境向けであるため、現在はコマンドラインサービスと Docker デプロイのみ提供しています。

デスクトップアプリケーションとブラウザ拡張機能を提供する予定ですので、ご期待ください。

重要：

初めて特定の言語ペアを翻訳する場合、サーバーは対応する翻訳モデルを自動的にダウンロードします（オフラインモードが有効でない場合）。このプロセスには、ネットワーク速度とモデルサイズに応じて時間がかかる場合があります。モデルのダウンロード完了後、その後の翻訳リクエストはミリ秒レベルの応答速度になります。正式に使用する前に一度翻訳をテストし、サーバーにモデルを事前にダウンロードしてロードさせることをお勧めします。

プログラムは頻繁に更新されます。問題が発生した場合は、最新バージョンに更新してみてください。

サーバー起動後、ログにプログラム付属の簡易 UI のアドレスとオンラインドキュメントのアドレスが出力されます。以下はプレビューです。

コマンドライン引数

./mtranserver [オプション]

オプション：
  -version, -v          バージョン情報を表示
  -log-level string     ログレベル (debug, info, warn, error) (デフォルト "warn")
  -config-dir string    設定ディレクトリ (デフォルト "~/.config/mtran/server")
  -model-dir string     モデルディレクトリ (デフォルト "~/.config/mtran/models")
  -host string          サーバーリッスンアドレス (デフォルト "0.0.0.0")
  -port string          サーバーポート (デフォルト "8989")
  -ui                   Web UI を有効にする (デフォルト true)
  -offline              オフラインモードを有効にする（新しいモデルを自動ダウンロードしない） (デフォルト false)
  -worker-idle-timeout int  Worker アイドルタイムアウト（秒） (デフォルト 300)

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

Docker Compose デプロイ

空のディレクトリを作成し、以下の内容で compose.yml ファイルを作成します。

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

翻訳プラグイン互換インターフェース

サーバーは複数の翻訳プラグインの互換インターフェースを提供しています。

インターフェース	メソッド	説明	対応プラグイン
`/imme`	POST	没入型翻訳（Immersive Translate）プラグインインターフェース	没入型翻訳
`/kiss`	POST	Kiss Translator プラグインインターフェース	Kiss Translator
`/deepl`	POST	DeepL API v2 互換インターフェース	DeepL API 対応クライアント
`/google/language/translate/v2`	POST	Google Translate API v2 互換インターフェース	Google Translate API 対応クライアント
`/google/translate_a/single`	GET	Google translate_a/single 互換インターフェース	Google ウェブ翻訳対応クライアント
`/hcfy`	POST	划词翻译（Selection Translator）互換インターフェース	划词翻译

プラグイン設定説明：

注：

没入型翻訳：設定ページの開発者モードでBeta機能を有効にすると、翻訳サービスの中にカスタムAPI設定が表示されます（公式画像付きチュートリアル）。その後、カスタムAPI設定の秒間最大リクエスト数を高く設定して、サーバーの性能を最大限に引き出してください。私は秒間最大リクエスト数を512、リクエストごとの最大段落数を1に設定しています。サーバーの構成に合わせて調整してください。

Kiss Translator：設定ページでインターフェース設定を下にスクロールすると、カスタムインターフェース Custom が表示されます。同様に、最大同時リクエスト数とリクエスト間隔時間を設定してサーバーの性能を引き出してください。私は最大同時リクエスト数を100、リクエスト間隔時間を1に設定しています。サーバーの構成に合わせて調整してください。

次に、以下の表に従ってプラグインのカスタムインターフェースアドレスを設定します。

名前	URL	プラグイン設定
没入型翻訳（パスワードなし）	`http://localhost:8989/imme`	`カスタムAPI設定` - `API URL`
没入型翻訳（パスワードあり）	`http://localhost:8989/imme?token=your_token`	同上、URL末尾の `your_token` をあなたの `MT_API_TOKEN` の値に変更してください
Kiss Translator（パスワードなし）	`http://localhost:8989/kiss`	`インターフェース設定` - `Custom` - `URL`
Kiss Translator（パスワードあり）	`http://localhost:8989/kiss`	同上、`KEY` に `your_token` を入力してください
DeepL 互換	`http://localhost:8989/deepl`	`DeepL-Auth-Key` または `Bearer` 認証を使用
Google 互換	`http://localhost:8989/google/language/translate/v2`	`key` パラメータまたは `Bearer` 認証を使用
划词翻译	`http://localhost:8989/hcfy`	`token` パラメータまたは `Bearer` 認証をサポート

一般ユーザーは、表の内容に従ってプラグインの使用インターフェースアドレスを設定すれば使用できます。

類似プロジェクト

同様の機能を持つプロジェクトをいくつか挙げます。他のニーズがある場合は、これらのプロジェクトを試してみてください。

プロジェクト名	メモリ使用量	同時実行性能	翻訳品質	速度	その他情報
NLLB	非常に高い	悪い	普通	遅い	Android移植版の RTranslator は多くの最適化がありますが、それでもリソース使用量が高く、高速ではありません
LibreTranslate	非常に高い	普通	普通	中程度	ミドルレンジCPUで毎秒3文、ハイエンドCPUで毎秒15-20文処理。詳細
OPUS-MT	高い	普通	やや悪い	速い	性能テスト
その他大規模モデル	超高い	動的	非常に良い	非常に遅い	ハードウェア要件が高い。高同時実行翻訳が必要な場合は、vllmフレームワークの使用をお勧めします。メモリとVRAM使用量で翻訳同時実行数を制御できます。
本プロジェクト	低	高い	普通	極めて速い	リクエストあたり平均応答時間50ms。

表のデータはCPU、英中翻訳シナリオでの簡易テストであり、厳密なテストではなく、非量子化バージョンの比較です。参考程度にしてください。

高度な設定説明

API_ja.md ファイルおよび起動後の API ドキュメントを参照してください。

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Thanks

Bergamot Project for awesome idea of local translation.

Mozilla for the models.

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