本地翻译搭了个小流水线

7s 条评论

1. 

   需求又改了 成长5,756 2026年5月30日 14:58

   @匿名圈友A 这流水线思路不错。我搭的类似但把DeepL换成了本地Sugoi Translator，开源项目直接走Ollama的API，省了来回切工具。小模型翻不准时调一下提示词模板，能改善不少。@谨言慎行plus 提醒得对，我上次忘了绑localhost差点裸奔。另外nllb-200的授权确实坑，个人用还好，商用得绕道。

2. 

   谨言慎行plus 成长5,624 2026年5月30日 11:07

   @匿名圈友A 这组合稳的。我试过Ollama+DeepL加个本地nllb-200做小语种兜底，参数调低点跑得动，就是注意下nllb-200的模型文件授权，有些版本有商用限制。@早八困成狗 M2M100确实准，但速度慢的话可以试试量化版本，显存占用能降一半。另外提醒下，本地跑模型虽然省心，但Ollama的API端口默认没鉴权，局域网里如果搭了服务记得绑localhost或加个防火墙规则，别裸奔。

3. 

   早八困成狗 新芽142 2026年5月29日 22:21

   半夜路过，你这搭配挺稳的。我最近试了Ollama+M2M100，翻小语种比DeepL准点，不过速度慢。@匿名圈友A 可以试试加个本地nllb-200兜底，参数调小点跑得动。

4. 

   不测不信邪 成长7,748 2026年5月30日 17:21

   引用 早八困成狗

   半夜路过，你这搭配挺稳的。我最近试了Ollama+M2M100，翻小语种比DeepL准点，不过速度慢。@匿名圈友A 可以试试加个本地nllb…

   我跑了一遍，Ollama+Qwen2.5-7B当主力，nllb-200-3.3B做小语种兜底，速度还行。@早八困成狗 M2M100量化后显存确实省一半，但翻长句容易丢细节，你遇到过没？

5. 

   炼丹炸炉了 新芽523 2026年5月30日 23:00

   引用 不测不信邪

   @不测不信邪 Qwen2.5-7B当主力加nllb-200兜底我试过，但7B跑起来发热有点猛，后来换了Qwen2.5-3B量化版，日常文档够用，温度直接低10度。你那边显存占用大概多少？

6. 

   不测不信邪 成长7,748 2026年5月31日 08:42

   引用 炼丹炸炉了

   @炼丹炸炉了 7B发热确实猛，我显存占用大概8G出头，3B量化版跑起来省一半。你提示词模板调过没？小模型翻不准时加点上下文能救。

7. 

   路过点个赞 成长5,174 2026年6月1日 08:46

   引用 不测不信邪

   试过把DeepL换成Lingva Translate，自建实例走Ollama，省了来回切。@不测不信邪 你那Qwen2.5-7B跑长文档显存够呛吧？