代码结构分析
- 项目采用标准Python Flask框架构建
- 核心翻译逻辑位于
translator.py - API路由定义在
app.py - 语言模型存储在
models/catalogs
常见扩展场景
- 添加新语言::
需准备对应语言模型文件→修改语言配置→更新支持列表 - <strong]优化翻译算法::
可替换底层NLP模型或调整后处理逻辑 - <strong]增加API功能::
如在返回中添加语音合成选项等
development process
1. Fork项目仓库
2. 创建特性分支
3. 修改代码后测试：
docker build -t my_translator .
docker run -p 5000:5000 my_translator
4. 提交Pull Request
caveat
- 修改model后需重新生成Docker镜像
- 保持与原有API的兼容性建议
<li]大型模型添加需要考虑内存限制
This answer comes from the articleMTranServer: CPU-ready offline translation serviceThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 作为开发者，如何对 MTranServer 进行功能扩展和二次开发？
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