【Python+C#】手把手搭建基于Hugging Face模型的离线翻译系统(如果你想，也可以在线)
前言：目前翻译都是在线的，要在C#开发的程序上做一个可以实时翻译的功能，好像不是那么好做(其实主要是第三方的都要AppID或者授权，太不友好了)。而且大多数处于局域网内，所以访问在线的api也显得比较尴尬。于是，就有了以下这篇文章，自己搭建一套简单的离线翻译系统（当然，你也可以部署到有外网的云服务器上，那就可以变成在线的翻译系统了）。以下内容采用python提供基础翻译服务+ C#访问服务的功能，欢迎围观。
小声哔哔：其实本来要写个WPF版本的翻译神器，对标某道词典或者某度翻译啥的。不过想了想，算了，不搞那么麻烦了，意思一下就行，能跑就可以，大家感兴趣可以自己拓展为自己需要的模样。
系统环境：WIN10
开发环境：VS2022 + VS CODE
开发语言环境：Python3.8 + .NET 6
以下正文：
1、由于本地环境没有python，所以先安装python有关环境先。
2、安装好以后，控制台下输入 python,进入如下终端内容，就代表安装成功了。建议安装时候，选择自动添加到环境变量里面，这样不需要自己配置了。
3、由于翻译功能，会使用到一些已有的模型进行计算，所以以下需要安装几个包。第一个是pytorch, 输入 pip install torch 即可安装。如果安装比较慢，在后面设置一个镜像，可以加速，例如此处我使用的清华的加速器：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
4、然后安装flask: pip install flask
5、接着需要安装 gevent: pip install gevent
6、接着是 transformers
7、安装transformers时候，有的会自动安装sentencepiece包，有的时候不会。如果上面查找没有，就手动安装一下：
8、以上包安装完毕，打开VS CODE，创建一个python语言文件
9、此处文件命名为 MyTranslate.py 然后引入可能所需要的包
10、接着，上 https://huggingface.co/Helsinki-NLP 上面，查找需要的语言翻译模型。此处使用的离线翻译，使用的该项目下的。
11、Models里面有上千个语言模型，选择自己需要的名称，记住就行。
12、此处，我选了四个模型，分别是英汉/汉英 以及德汉/汉德的翻译模型。有关代码实现如下所示。
13、接着定义一个api接口，用于提供给外部访问（毕竟主业不是python，提供api就可以跨语言来访问该服务了）。有关代码如下所示。
14、VS CODE上运行程序，可以看到终端控制台上面打印出一些下载进度。这是因为本地现在还没有模型，我们选择的四个模型，会被下载到本地来，这样下次就不需要再下载模型了。
15、 模型加载完毕，启动服务。此处0.0.0.0代表本机ip都可以被访问，我们正常使用时候，本机就127.0.0.1即可；如果是局域网或者外网，那就提供真实IP即可。
16、下载的模型，会自动下载到当前用户文件夹下，具体效果如下图所示。所以如果某个服务器没有外网，也可以直接拷贝该.cache文件夹到指定服务器下面的某用户下，也可以被识别。
17、打开postman,做个简单的测试。可以看到，服务是可以被成功访问的，说明代码可以跑，问题不是很大。
18、换一种翻译模式再试一下：
19、再试一试另类点的，看看效果：
20、看不懂德文，把德文搞到百度在线翻译上面反翻译回来，看来语意好像差不多。
【中途插播，防止被恶意转载抹除个人出处使用】 该博客原创作者 Wesky，公众号：Dotnet Dancer 博客原地址：https://www.cnblogs.com/weskynet/p/16740041.html
21、程序这样运行不是事儿，所以我们可以把它打包为exe程序来运行，这样就可以在不安装python环境的电脑也可以跑了。安装 pyinstaller:
22、在MyTranslate.py同文件夹下，新建一个py文件，名称不能改：hook-ctypes.macholib.py 该文件用于提供虚拟环境使用。
23、该文件下，需要导入所有可能用到的依赖的包。不然打包可能出错；或者打包完毕以后，运行可能出错。
24、打包应用的内容，根据个人实际情况来选择，pip 下载时候，有一个 Collecting提示，提示后面就是安装的依赖包，不晓得哪些需要的，就全部搞进去，减少错误几率。
25、执行打包命名 pyinstaller -F xxx.py --additional-hooks-dir=. 如果不需要有控制台提示，可以加个 -w
26、打包安装成功了
27、打包成功的exe文件，自动放在 dist文件夹下
28、生成的exe文件，如图。
29、直接运行走一波，看看效果。为了避免看不到错误提示，所以我在控制台内运行，如图
30、由于模型被下载过，所以第二次启动，不会重复下载模型。
31、现在再用 Postman 走一波，看看效果。
32、直接运行的程序，难免被人不小心误操作给关闭了，所以我们还可以把他丢到Windows服务上面，这样服务器重启也不担心了。使用NSSM工具进行操作。如果想知道如何使用，也可以参考我的另一篇博客。博客地址：https://www.cnblogs.com/weskynet/p/14961565.html
33、设置描述，备注为 离线翻译服务。安装为服务 TranslateService(名字可以随意)
34、安装以后，可以看到已经生成一个对应的Windows服务了。
35、服务启动，可以等待一小会儿，加载模型要一丢丢时间。一小会儿以后，使用Postman进行测试一下，看看效果。
36、接下来，创建一个基于.NET的webapi程序，用来通过代码来访问翻译服务，看看能不能访问到。
37、创建一个控制器，搭建个基础模子先。
38、注入IHttpClientFactory(用来访问webapi使用的，实际上就是提供HttpClient)。然后写个简单的测试功能，直接看以下代码：
39、通过自带的swagger，走一波。输入有关参数，走一个看看，嘿，可以使用，bingo~
40、后记：如果需要源码的，可以微信搜索 Dotnet Dancer 或者扫描以下二维码，在公众号窗口发送 【离线翻译神器】，即可下载。
原文地址
【Python+C#】手把手搭建基于Hugging Face模型的离线翻译系统(如果你想，也可以在线)相关推荐
- 【Python+C#】手把手搭建基于Hugging Face模型的离线翻译系统，并通过C#代码进行访问...
前言:目前翻译都是在线的,要在C#开发的程序上做一个可以实时翻译的功能,好像不是那么好做.而且大多数处于局域网内,所以访问在线的api也显得比较尴尬.于是,就有了以下这篇文章,自己搭建一套简单的离线翻 ...
- lda主题模型python实现篇_基于LDA主题模型的短文本分类
VSM(向量空间模型)是信息检索领域最为经典的分析模型之一,采用VSM对短文本进行建模,即将每一篇短文本表示为向量的形式,用TF-TDF表示向量的值.给出一些符号定义:短文本集SD＝ {sd1,sd2 ...
- [IDS]CentOS6.6下搭建基于snort+barnyard2+base的入侵检测系统，超详细！！！
最详细的CentOS6.6下搭建基于snort+barnyard2+base的入侵检测系统 免责声明 一．如果因为使用本文档照成损失(系统崩溃.数据丢失等),作者不承担任何责任. 二．本文档只是个人使 ...
- 语音识别-基于CTC-BiLSTM联合模型的英语语音识别系统
本博客旨在学习和记录关于语音识别的相关资料,也参考网上大神(链接),在此表示感谢.话不多说,下面进入正题. 1 概要 本博客偏向实践,以LibriSpeech公开英语语料数据集作为训练语料,搭建了基于 ...
- [附源码]Python计算机毕业设计SSM基于Java的新冠疫苗预约系统（程序+LW)
环境配置: Jdk1.8 + Tomcat7.0 + Mysql + HBuilderX(Webstorm也行)+ Eclispe(IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,St ...
- 毕业设计-基于微信小程序的实时翻译系统
目录 前言 课题背景与简介 实现设计思路 一.基于场景定制的实时翻译微信小程序系统概述 二.系统总体框架 三.测试 实现效果样例 更多帮助 前言
- 7行Python代码，搭建可以识花的机器学习App|视频教程
你想学Python,却不知如何着手,那你需要一种更加有趣的学习方式. Siraj Raval是一位人工智能领域的编程高手,毕业于哥伦比亚大学,曾任职于 Twilio 和 Meetup,他通过制作教程类 ...
- 【教程一】基于Jackal底盘模型搭建ROS Gazebo仿真
一.创作背景 现在到网上搜索"Gazebo小车仿真"这个关键词,出来的内容要么就是Turtlebot系列或者Husky系列,要么就是从零搭建自己的小车模型...那么如果你既不想使用 ...
- 基于树的模型的机器学习
This is a memo to share what I have learnt in Machine Learning with Tree-Based Models (using Python) ...
最新文章
- 常见文件扩展名(二)
- Goland实现Set操作
- 农民工上网求职事半功倍
- PostgreSQL字符集问题
- 全球及中国衣柜香氛市场投资份额与营销潜力研究报告2022版
- springboot学习笔记-01-springboot-helloworld的编写以及原理初步了解（自动装配）
- 信奥中的数学：孙子定理 中国剩余定理
- PeekMessage
- 2012禁用ip隧道 win_Windows 7下关闭IPV6隧道的技巧方法
- java eclipse profile_在 Eclipse 中集成JProfiler 进行 JAVA 项目性能分析
- oracle发邮件没有反应,[数据库]Oracle发邮件，权限问题
- JSLint Error 之 Don't make functions within a loop
- Idea搭建springcloud（一）---服务注册与发现之Eureka
- Drool规则引擎详解（一）
- Java链表——插入和删除
- PythonOperator、BashOperator以及Xcom使用
- 安装与下载 Android studio（以下为处理器是Intel的安装方法，下载前请检查一下自己的CPU为AMD 还是Intel的）
- oracle基础技术点全记录
- 探秘Kotlin协程机制
- 四相八拍步进电机的转速如何计算？