基于腾讯云 Lighthouse 自建文本和文件翻译服务

LibreTranslate 是一个免费且开源的机器翻译 API ，完全自托管，易于设置。与其他 API 不同，它不依赖于像Google或Azure这样的专有提供商来执行翻译。相反，它的翻译引擎由开源Argos Translate库提供支持。

本文将引导读者通过在腾讯云Lighthouse服务器部署LibreTranslate，实现自主可控的翻译服务，且同时支持翻译文本和文件（.txt, .odt, .odp, .docx, .pptx, .epub, .html ）。

购买并配置 Lighthouse 服务器

• Lighthouse 是腾讯云推出的一款轻量应用服务器产品，它提供了高性价比、高可用性、高安全性和高灵活性的云端计算服务。具体信息参阅官方文档：轻量应用服务器概述。

• 为了部署 LibreTranslate 服务，我们需要购买一台境外轻量应用服务器，并配置好相关的环境和依赖。购买步骤参见官方文档：使用轻量应用服务器一键创建应用，**地域选择新加坡，应用类型选择k3s**。

• 初次部署服务时，需下载大量的翻译模型，经 gz 压缩后约 6Gb 。由于网络问题，使用境内服务器部署很可能失败（解决办法见文末）。

创建 kubernetes 部署配置文件

文件路径 /srv/translate.yml，请注意修改配置文件中的域名 fanyi.rehiy.com。

kind: Deployment apiVersion: apps/v1 metadata: name: &name translate labels: app: *name spec: selector: matchLabels: app: *name template: metadata: labels: app: *name spec: containers: - name: translate image: libretranslate/libretranslate env: - name: LT_REQ_LIMIT value: "30" - name: LT_THREADS value: "4" ports: - containerPort: 5000 volumeMounts: - name: *name subPath: home mountPath: /home/libretranslate volumes: - name: *name hostPath: path: /srv/translate type: DirectoryOrCreate --- kind: Service apiVersion: v1 metadata: name: &name translate labels: app: *name spec: selector: app: *name ports: - name: http port: 5000 targetPort: 5000 --- kind: Ingress apiVersion: networking.k8s.io/v1 metadata: name: &name translate annotations: traefik.ingress.kubernetes.io/router.entrypoints: web spec: rules: - host: fanyi.rehiy.com http: paths: - path: / pathType: Prefix backend: service: name: *name port: name: http 

为防止被恶意利用，配置中将LT_REQ_LIMIT设定为 30 ，读者可以根据自己的情况调整。也可以启用 TOKEN 建立需要授权的服务，参阅官方文档 Manage API Keys

部署 LibreTranslate 服务

通过 ssh 登录服务器，执行以下命令，部署 LibreTranslate 服务。初次部署需下载大量模型，请耐心等待配置完成。

kubectl apply -f /srv/translate.yml 

测试 LibreTranslate 能力

作者部署的服务器已关闭外部访问能力，请务必使用自己部署的域名进行测试。

• 基于浏览器访问

• 基于 API 访问

const res = await fetch("http://fanyi.rehiy.com/translate", { method: "POST", body: JSON.stringify({ q: "Hello!", source: "en", target: "zh" }), headers: {"Content-Type": "application/json"} }); console.log(await res.json()); 

如何在国内服务器部署

解决的办法有很多（比如去官网手动下载每个模型），这里提供一种简单且合规的方法：

在境外部署完成后，将/srv/translate目录同步到国内服务器上。这样在国内部署时就不再需要下载翻译模型，从而避开网络慢导致的问题。