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作为开发者，如何对 MTranServer 进行功能扩展和二次开发？

2025-08-30

1.3 K

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/目录

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

开发流程

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

注意事项

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

本答案来源于文章《MTranServer：CPU即可运行的离线翻译服务》

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