利用 ServBay 本地 AI 能力：轻松实现 Markdown 文档批量翻译

ServBay2025-04-21 10:54

导语

在全球化日益普及的今天，多语言内容的需求呈爆炸式增长。无论是技术文档、博客文章、研究报告还是个人笔记，将其翻译成不同语言能够极大地扩展其受众范围和影响力。然而，传统的翻译方式，如人工翻译成本高昂且耗时，而使用在线翻译服务（如 Google Translate, DeepL 等）又可能涉及数据隐私、API 调用费用以及网络连接限制等问题。

对于追求效率、数据隐私和成本效益的开发者、内容创作者和技术爱好者来说，有没有一种方法可以在本地、离线、且低成本地进行高质量的批量翻译呢？答案是肯定的！随着本地大型语言模型（LLM）技术的成熟和普及，我们现在可以在自己的计算机上运行强大的 AI 模型来完成各种任务，包括文本翻译。

而对于 ServBay 用户来说，这一切变得更加简单和集成化。ServBay，作为一款强大的集成式 Web 开发环境，不仅仅提供了便捷的 Web 服务器、数据库、语言环境管理，其最新版本更是紧随技术潮流，内置了对 AI/LLM 的支持，特别是集成了广受欢迎的 Ollama 框架。这意味着您无需复杂的配置，就能在 ServBay 环境中轻松部署和管理本地 AI 模型，并利用其强大的能力。

本教程将基于 ServBay，详细指导您如何：

  1. 了解 ServBay 最新的 AI/LLM 支持，特别是其集成的 Ollama 功能。

  2. 在 ServBay 中轻松安装和配置 Ollama 服务。

  3. 通过 ServBay 的图形化界面搜索、下载和管理适用于翻译任务的 Ollama 模型。

  4. 编写一个 Python 脚本，利用 ServBay 提供的 Ollama API 接口，实现对指定文件夹（例如 docs）下所有 Markdown (.md) 文件的自动化批量翻译。

通过本教程，您将掌握一种强大、私密且高效的本地文档翻译解决方案，充分发挥 ServBay 和本地 AI 的潜力。让我们开始这段激动人心的本地 AI 之旅吧！

第一部分：ServBay 的 AI / LLM 新纪元：拥抱本地智能

ServBay 一直致力于为开发者提供一站式、高效便捷的本地开发环境。从多版本 PHP、Python、Java、.Net、Node.js 管理，到 Nginx/Apache/Caddy 切换，再到 MySQL/PostgreSQL/MongoDB 数据库支持，ServBay 极大地简化了开发环境的搭建和维护工作。现在，ServBay 再次走在了前沿，将强大的 AI/LLM 能力集成到了其核心功能中，为用户开启了本地智能化的新篇章。

  1. 集成 Ollama：本地 LLM 的瑞士军刀

ServBay 的 AI 功能核心是集成了 Ollama。Ollama 是一个开源项目，旨在让用户能够轻松地在本地运行大型语言模型，如 Llama 3, Mistral, Phi-3, Gemma3 等。它将模型的设置、运行和管理过程大大简化，提供了一个标准的 API 接口，使得开发者可以像调用云服务一样方便地与本地模型进行交互。

ServBay 集成 Ollama 带来了诸多优势：

  • 一键安装与配置： ServBay 提供了一个专门的图形化界面来管理 Ollama。用户无需手动下载 Ollama、配置环境变量或管理复杂的依赖。只需在 ServBay 的 AI 面板中启用并进行简单配置，即可拥有一个随时可用的本地 LLM 服务。

  • 可视化 配置管理 ： ServBay提供了丰富的配置选项，如模型下载线程数（Model Download Threads）、绑定 IP 和端口（Bind IP, Bind Port - 默认为 127.0.0.1:11434，这是 Ollama 的标准配置）、调试开关（Debug, Flash Attention, No History, No Prune, Schedule Spread, Multi-user Cache）、缓存类型（K/V Cache Type）、GPU 优化（GPU Overhead）、连接保持（Keepalive）、加载超时（Load Timeout）、最大加载模型数（Max loaded models）、最大队列（Max Queue）、并行处理数（Parallel Num.）、LLM 库路径（LLM Library）、模型存储路径（Models folder）以及访问来源控制（origins）。这使得用户可以根据自己的硬件和需求精细调整 Ollama 的运行参数，而无需记忆命令行参数。

  • 统一的生态系统： 将 Ollama 集成到 ServBay 中，意味着您的 Web 开发环境和 AI 推理环境可以在同一个管理平台下协同工作。这为开发需要 AI 功能的 Web 应用（如智能客服、内容生成、本地数据分析等）提供了极大的便利。

  1. 便捷的模型管理

仅仅有一个运行框架是不够的，选择和管理合适的 AI 模型同样重要。ServBay 在这方面也做得非常出色：

  • 模型市场与搜索： ServBay 提供了一个模型列表界面，用户可以直接搜索 Ollama 官方模型库中的可用模型（如截图中搜索 deeps 显示了 deepseek-r1 的不同版本）。

  • 一键下载与删除： 对于搜索到的模型，界面清晰地展示了模型的名称（包含标签，如 latest, 1.5b, 7b 等）、基础模型、参数量（Parameters）、文件大小（File Size）以及操作按钮（下载 + 或删除 🗑️）。用户只需点击按钮，ServBay 就会自动处理模型的下载和存储（存储路径可在 Ollama 配置中指定，默认为 /Applications/ServBay/db/ollama/models）。

  • 本地模型概览： 在 Ollama Config 界面（第一张截图）的左侧列表，展示了当前已经下载到本地的模型（如 alfred, all-minilm, codellama 等）。这让用户对自己拥有的本地 AI "大脑"一目了然。

  1. 本地 AI 的核心价值

为什么要在 ServBay 中使用本地 AI（通过 Ollama）进行翻译，而不是继续使用在线服务呢？

  • 数据隐私与安全： 这是最核心的优势。所有的数据处理都在您自己的电脑上完成，您的文档内容无需发送到任何第三方服务器。对于包含敏感信息或商业机密的文档，这是至关重要的。

  • 成本效益： 本地运行 LLM 无需支付 API 调用费用。虽然初始可能需要一定的硬件投入（尤其是需要 GPU 加速时），但对于大量或频繁的任务，长期成本远低于按量付费的云服务。

  • 离线可用性： 一旦模型下载到本地，您就可以在没有网络连接的情况下进行翻译或其他 AI 任务，这对于网络不稳定的环境或需要完全离线的场景非常有用。

  • 定制化与控制： 您可以自由选择最适合您任务和硬件的模型，可以尝试不同的模型版本和参数，甚至进行微调（Fine-tuning，虽然 ServBay 本身不直接提供微调功能，但本地化的 Ollama 环境为此打下了基础）。

  • 低延迟 ： 请求直接发送到本地运行的服务，通常比通过互联网调用远程 API 延迟更低，响应更快。

总而言之，ServBay 通过集成 Ollama，极大地降低了用户使用本地大型语言模型的门槛，将其强大的 AI 能力无缝融入到熟悉的开发环境中，为实现像文档批量翻译这样的高级自动化任务提供了坚实的基础。

第二部分：在 ServBay 中安装和配置 Ollama 及模型

现在，让我们一步步在 ServBay 中设置好 Ollama 服务，并下载一个适合翻译任务的模型。

步骤 1：导航到 ServBay 的 AI 配置

  1. 启动 ServBay 应用程序。

  2. 在 ServBay 主界面的左侧导航栏中，找到并点击 AI。

  3. 在 AI 的子菜单中，点击 Ollama 。您应该会看到类似第一张截图所示的 Ollama Config 界面。

步骤 2：检查并（可选）调整 Ollama 配置

ServBay 通常会提供一套合理的默认配置，对于初次使用或基本任务来说，往往无需修改。但了解这些选项有助于您未来进行优化：

  • Ollama 服务状态： 界面顶部通常会有一个开关或状态指示灯（截图中是绿点），确保 Ollama 服务是开启状态。如果 ServBay 提供启动/停止按钮，请确保其处于运行状态。

  • Bind IP 和 Bind Port： 默认的 127.0.0.1 和 11434 是标准配置，意味着 Ollama 服务只监听来自本机的请求，端口为 11434。这是我们稍后 Python 脚本需要连接的地址。通常无需更改。

  • Models folder： 这是存放下载的 LLM 模型的路径。截图显示为 /Applications/ServBay/db/ollama/models。您可以根据需要修改到具有足够磁盘空间的其他位置，但请确保路径存在且 ServBay 有写入权限。记下这个路径，虽然脚本不直接用，但了解模型在哪里有好处。

  • Model Download Threads： 下载模型时的并发线程数。如果您的网络状况良好，可以适当增加以加快下载速度。默认为 10。

  • 其他选项（如 GPU Overhead, Max loaded models 等）： 这些是更高级的性能调优选项。如果您有兼容的 GPU（NVIDIA 或 Apple Silicon），Ollama 通常会自动检测并使用。Max loaded models 限制了同时加载到内存/显存中的模型数量，这取决于您的 RAM/VRAM 大小。对于批量翻译任务，通常一次只加载一个模型，默认值一般足够。

  • Origins： 这是 CORS（跨源资源共享）设置，用于控制哪些 Web 页面（来源）可以访问 Ollama API。默认包含 http://localhost 和 http://127.0.0.1 的各种变体，通常足够本地脚本或本地 Web 应用访问。

重要提示： 如果您修改了任何配置，请务必点击界面右下角的 Save 按钮来保存更改。如果遇到问题，可以尝试点击 Reset 恢复到默认设置。

步骤 3：导航到模型管理界面

  1. 在 ServBay 左侧导航栏的 AI 分类下，点击 Models (Ollama) 。

  2. 您将看到类似第二张截图所示的模型管理界面。这里会列出可供下载的模型，以及您本地已安装的模型。

步骤 4：搜索并下载翻译模型

现在我们需要选择并下载一个适合翻译任务的 LLM。LLM 的翻译能力通常与其通用指令遵循能力和多语言训练数据有关。一些不错的选择可能包括（截至撰写时）：

  • Llama 3 系列 (e.g., llama3:8b )： Meta AI 的最新开源模型，具有强大的通用能力和不错的指令遵循，通常也能处理翻译任务。8B 版本对硬件要求相对适中。

  • Mistral 系列 (e.g., mistral:7b )： 另一个非常受欢迎的高性能开源模型，以效率著称。

  • DeepSeek Coder/LLM 系列 (e.g., deepseek-llm:7b-chat )： 虽然 DeepSeek 以编码能力闻名，但其通用聊天模型通常也具备翻译能力。截图中的 deepseek-r1 可能是其某个变体或特定版本。

  • 专门的翻译模型（如果 Ollama 库中有）： 有时会有专门为翻译优化的模型，但通用强指令模型往往效果也很好。

执行搜索和下载：

  1. 在模型管理界面的顶部搜索框中，输入您想查找的模型名称，例如输入 llama3 或 mistral。

  2. 界面会动态显示匹配的模型列表，包括不同的参数大小（如 7b, 8b, 70b 等）和标签（如 latest, instruct, chat）。

  3. 选择模型时考虑：

    1. 参数量（Parameters）： 如 7b (70亿), 8b (80亿), 70b (700亿)。参数量越大，通常能力越强，但对内存（RAM）和显存（VRAM）的要求也越高，推理速度也越慢。对于批量翻译，7b 或 8b 模型通常是一个很好的起点，能在性能和资源消耗之间取得平衡。
    2. 标签： instruct 或 chat 标签的模型通常更擅长遵循指令（如"请将以下文本翻译成..."）。
    3. 文件大小（File Size）： 注意模型文件可能很大（几 GB 到几十 GB），确保您的磁盘空间充足。

  4. 找到您想要下载的模型版本（例如 llama3:8b），点击其右侧的 下载图标（通常是一个向下的箭头）。

  5. ServBay 将开始下载模型。您可以看到下载进度。下载时间取决于您的网络速度和模型大小。

步骤 5：验证模型安装

模型下载完成后，它应该会出现在 Ollama Config 界面的左侧已安装模型列表中，并且在 Models (Ollama) 界面中，该模型的操作按钮可能会变成删除图标（🗑️）。

步骤 6：确认 Ollama 服务正在运行

确保在 Ollama Config 界面顶部的状态指示灯显示为绿色或运行状态。ServBay 通常会在您启动应用或启用 AI 功能时自动启动 Ollama 服务。如果服务未运行，请查找启动按钮并启动它。

至此，您的 ServBay 环境已经配置好了 Ollama 服务，并且下载了一个可用于翻译的本地 LLM。接下来，我们将编写 Python 脚本来调用这个本地 AI 服务。

第三部分：编写 Python 脚本实现批量翻译

现在我们拥有了一个在本地运行并通过 API (http://127.0.0.1:11434) 提供服务的 LLM。接下来，我们将编写一个 Python 脚本来自动化翻译流程：遍历指定的 docs 文件夹下的所有 Markdown 文件，并将它们的内容发送给 Ollama 进行翻译，最后将翻译结果保存到新的文件中。

准备工作

  1. Python 环境 ： 确保您的系统安装了 Python。您可以在终端（Terminal）中运行 python --version 或 python3 --version 来检查。ServBay 自带 Python 3。如果未安装，请从ServBay的软件包-Python中安装。
  1. requests 库： 我们需要 requests 库来向 Ollama API 发送 HTTP 请求。如果尚未安装，可以在终端中运行：
bash 复制代码 
pip install requests
# 或者
pip3 install requests
  1. 创建项目结构：
markdown 复制代码 
1.  创建一个项目文件夹，例如 `servbay_translator`。

2.  在 `servbay_translator` 文件夹内，创建一个名为 `docs` 的子文件夹。将您需要翻译的 Markdown 文件（`.md`）放入 `docs` 文件夹及其子文件夹中。例如：

3.      servbay_translator/
        ├── docs/
        │   ├── introduction.md
        │   ├── chapter1/
        │   │   └── setup.md
        │   └── chapter2/
        │       └── usage.md
        └── translate_script.py  (我们将创建这个文件)

4.  脚本会自动创建一个 `translated_docs` 文件夹来存放翻译后的文件，保持原始的目录结构。

Python 脚本 ( translate_script.py )

python 复制代码 
import os
import requests
import json
import time

# --- 配置常量 ---

# Ollama API 的地址和端口 (与 ServBay 配置一致)
OLLAMA_API_URL = "http://127.0.0.1:11434/api/generate"

# 您在 ServBay 中下载并希望用于翻译的模型名称 (确保与 Ollama 中存在的模型名称完全一致)
# 例如: "llama3:8b", "mistral:7b", "deepseek-llm:7b-chat" 等
MODEL_NAME = "llama3:8b"  # <--- 修改为您选择的模型名称!

# 源 Markdown 文件所在的目录
SOURCE_DIR = "docs"

# 存放翻译后文件的目录 (脚本会自动创建)
TARGET_DIR = "translated_docs"

# 您希望将文档翻译成的目标语言
TARGET_LANGUAGE = "Simplified Chinese" # 例如: "French", "German", "Japanese", "Spanish", "中文 (简体)"

# 可选：在请求之间添加延迟（秒），以避免过载或让系统有时间响应
REQUEST_DELAY = 1 # 1秒延迟，根据需要调整

# --- Ollama API 调用函数 ---

def translate_text_ollama(text_to_translate, model_name, target_language):
    """
    使用 Ollama API 翻译给定的文本。

    Args:
        text_to_translate (str): 需要翻译的原始文本。
        model_name (str): 要使用的 Ollama 模型名称。
        target_language (str): 目标翻译语言。

    Returns:
        str: 翻译后的文本，如果出错则返回 None。
    """
    # 构建清晰的翻译指令 prompt
    prompt = f"""Translate the following Markdown text into {target_language}.
Preserve the original Markdown formatting (like headings, lists, bold text, code blocks, etc.).
Only output the translated text, without any introductory phrases like "Here is the translation:".

Original Text:
---
{text_to_translate}
---
Translated Text ({target_language}):"""

    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    data = {
        "model": model_name,
        "prompt": prompt,
        "stream": False, # 设置为 False 以获取完整响应，而不是流式输出
        # 可选参数，根据需要调整，例如 temperature 控制创造性 (较低值更保守)
        # "options": {
        #     "temperature": 0.3
        # }
    }

    try:
        print(f"  Sending request to Ollama (model: {model_name})...")
        response = requests.post(OLLAMA_API_URL, headers=headers, json=data, timeout=300) # 增加超时时间到300秒
        response.raise_for_status() # 检查 HTTP 错误 (例如 404, 500)

        response_data = response.json()

        # 从响应中提取翻译后的文本
        # Ollama 的 /api/generate 响应结构通常在 'response' 字段中包含完整输出
        if 'response' in response_data:
            translated_text = response_data['response'].strip()
            print(f"  Translation received (length: {len(translated_text)} chars).")
            return translated_text
        else:
            print(f"  Error: 'response' key not found in Ollama output: {response_data}")
            return None

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"  Error calling Ollama API: {e}")
        return None
    except json.JSONDecodeError:
        print(f"  Error decoding JSON response from Ollama: {response.text}")
        return None
    except Exception as e:
        print(f"  An unexpected error occurred during translation: {e}")
        return None

# --- 主处理逻辑 ---

def process_directory(source_base, target_base):
    """
    递归遍历源目录，翻译 .md 文件并保存到目标目录。
    """
    print(f"\nProcessing directory: {source_base}")
    for item in os.listdir(source_base):
        source_path = os.path.join(source_base, item)
        target_path = os.path.join(target_base, item)

        if os.path.isdir(source_path):
            # 如果是子目录，递归处理
            print(f"- Found subdirectory: {item}")
            process_directory(source_path, target_path)
        elif os.path.isfile(source_path) and item.lower().endswith(".md"):
            # 如果是 Markdown 文件，进行翻译
            print(f"- Found Markdown file: {item}")

            # 确保目标文件的父目录存在
            target_file_dir = os.path.dirname(target_path)
            if not os.path.exists(target_file_dir):
                print(f"  Creating target directory: {target_file_dir}")
                os.makedirs(target_file_dir)

            # 检查目标文件是否已存在，如果存在则跳过（可选）
            # if os.path.exists(target_path):
            #     print(f"  Skipping, target file already exists: {target_path}")
            #     continue

            try:
                # 读取源文件内容
                print(f"  Reading source file: {source_path}")
                with open(source_path, 'r', encoding='utf-8') as f_in:
                    original_content = f_in.read()

                if not original_content.strip():
                    print("  Skipping empty file.")
                    continue

                # 调用 Ollama 进行翻译
                translated_content = translate_text_ollama(original_content, MODEL_NAME, TARGET_LANGUAGE)

                if translated_content:
                    # 写入翻译后的内容到目标文件
                    print(f"  Writing translated file: {target_path}")
                    with open(target_path, 'w', encoding='utf-8') as f_out:
                        f_out.write(translated_content)
                    print("  Translation complete for this file.")
                else:
                    print(f"  Failed to translate file: {source_path}. Skipping.")

                # 在两次API请求之间添加延迟
                if REQUEST_DELAY > 0:
                    print(f"  Waiting for {REQUEST_DELAY} second(s)...")
                    time.sleep(REQUEST_DELAY)


            except Exception as e:
                print(f"  Error processing file {source_path}: {e}")
        else:
            print(f"- Skipping non-Markdown file or other item: {item}")

# --- 脚本入口 ---

if __name__ == "__main__":
    print("Starting Markdown Bulk Translation Process...")
    print(f"Source Directory: {SOURCE_DIR}")
    print(f"Target Directory: {TARGET_DIR}")
    print(f"Target Language: {TARGET_LANGUAGE}")
    print(f"Using Ollama Model: {MODEL_NAME} at {OLLAMA_API_URL}")
    print("-" * 30)

    # 检查源目录是否存在
    if not os.path.isdir(SOURCE_DIR):
        print(f"Error: Source directory '{SOURCE_DIR}' not found.")
        print("Please create the 'docs' directory and place your Markdown files inside.")
        exit(1)

    # 检查/创建目标目录
    if not os.path.exists(TARGET_DIR):
        print(f"Creating target directory: {TARGET_DIR}")
        os.makedirs(TARGET_DIR)

    # 开始处理
    try:
        process_directory(SOURCE_DIR, TARGET_DIR)
        print("\n" + "=" * 30)
        print("Batch translation process finished!")
        print(f"Translated files are saved in the '{TARGET_DIR}' directory.")
    except Exception as e:
        print(f"\nAn error occurred during the process: {e}")

代码解释:

  1. 导入库 ( import os, requests, json, time ) :

    1. os: 用于文件和目录操作（遍历目录、检查路径、创建目录等）。
    2. requests: 用于向 Ollama API 发送 HTTP POST 请求。
    3. json: 用于处理 API 请求和响应中的 JSON 数据（虽然这里主要用 requests 内建的 json 处理）。
    4. time: 用于在请求之间添加延迟 (time.sleep)。

  2. 配置常量:

    1. OLLAMA_API_URL: Ollama 生成 API 的端点。务必与 ServBay 配置中的 IP 和端口匹配。
    2. MODEL_NAME: 关键！ 必须精确匹配您在 ServBay 中下载并希望使用的模型名称（包括标签）。请根据您实际下载的模型修改此项。
    3. SOURCE_DIR: 包含原始 .md 文件的文件夹名称。
    4. TARGET_DIR: 保存翻译后 .md 文件的文件夹名称。
    5. TARGET_LANGUAGE: 您希望翻译成的目标语言名称。使用清晰的语言名称，如 "Simplified Chinese", "French", "German"。LLM 通常能理解这些自然语言指令。
    6. REQUEST_DELAY: 在处理完一个文件后等待多少秒再处理下一个。这有助于避免因请求过快导致 Ollama 服务过载或本地机器资源耗尽，尤其是在处理大量文件或使用资源密集型模型时。

  3. translate_text_ollama 函数:

    1. 接收原始文本、模型名称和目标语言作为输入。

    2. 构建 Prompt: 这是与 LLM 沟通的关键。我们构造了一个清晰的指令，告诉模型：

      • 任务是"将以下 Markdown 文本翻译成 [目标语言]"。
      • 强调要"保留原始 Markdown 格式"。这对于文档翻译非常重要。
      • 要求"只输出翻译后的文本"，避免模型添加额外的解释性语句（如 "Here is the translation:"）。
      • 使用 --- 分隔符清晰地标示出原始文本。

    3. 准备 API 请求 : 设置请求头 (Content-Type: application/json) 和请求体 (data)。

      • model: 指定要使用的模型。
      • prompt: 我们精心构造的指令。
      • stream: False: 我们希望一次性获得完整的翻译结果，而不是流式接收片段。
      • options (注释掉的可选部分): 可以传递额外的 Ollama 参数，如 temperature (控制输出的随机性/创造性，对于翻译通常设置较低值如 0.2-0.5 较好)。

    4. 发送请求 : 使用 requests.post 发送请求到 Ollama API。设置了较长的 timeout (300秒) 以应对大型文件或较慢的模型响应。

    5. 错误处理:

      • response.raise_for_status(): 检查 HTTP 层面是否有错误（如 404 Not Found, 500 Internal Server Error）。
      • try...except 块捕获网络请求错误 (requests.exceptions.RequestException)、JSON 解析错误 (json.JSONDecodeError) 和其他意外错误。

    6. 解析响应 : 如果请求成功，从返回的 JSON 数据中提取 response 字段，这通常包含了 LLM 生成的完整文本（即翻译结果）。.strip() 用于移除可能存在的前后空白。

    7. 返回结果 : 返回翻译后的文本，或在出错时返回 None。

  4. process_directory 函数:

    1. 这是一个递归函数，用于处理目录结构。

    2. 接收当前要处理的源目录路径 (source_base) 和对应的目标目录路径 (target_base)。

    3. 使用 os.listdir 获取当前目录下的所有文件和子目录。

    4. 遍历:

      • 如果是子目录 : 打印信息，并递归调用 process_directory 处理该子目录，传递更新后的源路径和目标路径。

      • 如果是文件且以 .md 结尾:

        • 打印信息。
        • 创建目标目录 : 使用 os.path.dirname 获取目标文件的预期父目录，如果该目录不存在，则使用 os.makedirs 创建它（makedirs 会创建所有必需的中间目录）。
        • 读取源文件 : 使用 with open(...) 以 UTF-8 编码读取 .md 文件内容。
        • 跳过空文件: 如果文件内容为空，则跳过。
        • 调用翻译函数 : 将文件内容传递给 translate_text_ollama 函数进行翻译。
        • 写入目标文件 : 如果翻译成功（返回非 None），则以 UTF-8 编码将翻译结果写入到对应的目标路径文件。
        • 处理失败: 如果翻译失败，打印错误信息并跳过该文件。
        • 应用延迟 : 调用 time.sleep(REQUEST_DELAY) 等待指定秒数。

      • 如果不是 .md 文件或目录: 打印跳过信息。

  5. 主执行块 ( if name == "__main__": ) :

    1. 这是脚本的入口点。

    2. 打印启动信息，显示配置参数。

    3. 检查源目录 : 确保 SOURCE_DIR 存在，如果不存在则报错退出。

    4. 创建目标目录 : 如果 TARGET_DIR 不存在，则创建它。

    5. 启动处理 : 调用 process_directory 函数，从顶层源目录 (SOURCE_DIR) 和目标目录 (TARGET_DIR) 开始处理。

    6. 完成与错误捕获 : 使用 try...except 捕获整个过程中的潜在错误，并在结束后打印完成消息或错误信息。

第四部分：运行脚本与注意事项

如何运行脚本：

  1. 打开终端 (Terminal) 。
  2. 导航到项目目录 : 使用 cd 命令进入您创建的 servbay_translator 文件夹。
bash 复制代码 
cd /Applications/ServBay/www/servbay_translator
  1. 确保 ServBay 和 Ollama 服务正在运行 : 回到 ServBay 界面，确认 AI -> Ollama 服务处于活动状态。 4. 运行 Python 脚本:
bash 复制代码 
python translate_script.py
# 或者如果您的系统默认 python 是 v2，请使用 python3
# python3 translate_script.py

  1. 观察输出: 脚本将开始运行，并在终端中打印处理进度，包括正在处理哪个目录、哪个文件，发送请求的状态，以及翻译结果的简要信息或错误。

  2. 检查结果 : 脚本运行完成后，检查 translated_docs 文件夹。您应该会看到与 docs 文件夹结构相同的目录，其中包含翻译后的 .md 文件。打开几个文件检查翻译质量和 Markdown 格式的保留情况。

注意事项与潜在优化：

  1. 模型选择与翻译质量:

    1. 翻译质量高度依赖于您选择的 LLM (MODEL_NAME)。不同的模型在不同语言对和文本类型上的表现可能差异很大。
    2. 尝试不同的模型（如 llama3, mistral, qwen, gemma3 等的不同变体）和参数大小，找到最适合您需求的。
    3. 对于特定语言对，可能存在专门微调过的模型效果更好，可以关注 Ollama 社区或 Hugging Face 等平台寻找。

  2. Prompt 工程:

    1. translate_text_ollama 函数中的 prompt 对翻译结果影响很大。您可以尝试调整指令，例如：

      • 更明确地指定源语言（如果 LLM 需要）。
      • 对格式保留提出更具体的要求。
      • 尝试不同的措辞风格（正式、非正式）。

    2. 如果翻译结果不理想，首先尝试改进 prompt。

  3. Markdown 格式保留:

    1. 虽然 prompt 中要求保留格式，但 LLM 有时仍可能丢失或错误处理复杂的 Markdown 语法（如嵌套列表、表格、代码块语言标识符等）。
    2. 翻译后务必抽查，特别是格式复杂的部分。可能需要手动修正。

  4. 性能与资源消耗:

    1. 运行 LLM 是计算密集型任务。翻译速度取决于您的 CPU、内存（RAM）以及是否有 GPU 加速。

    2. 大型模型（如 7B+）在没有 GPU 的情况下可能会非常慢。ServBay 的 Ollama 集成通常会自动利用可用的 GPU（NVIDIA 或 Apple Silicon）。您可以在 ServBay 的 Ollama 配置中查看相关设置。

    3. 如果遇到性能瓶颈或系统卡顿：

      • 增加 REQUEST_DELAY 的值。
      • 尝试使用参数量更小的模型（如 3B 或 4B），或者使用经过量化（Quantized）的模型（通常在模型名称中带有 q4, q5, q8 等标识），它们牺牲少量精度换取更快的速度和更低的资源占用。ServBay 的模型管理界面通常会列出这些量化版本。
      • 在 ServBay 的 Ollama 配置中，检查 Max loaded models 和 Parallel Num. 是否设置合理（对于单任务批量处理，通常不需要很高）。

  5. 处理大型文件:

    1. 非常大的 Markdown 文件可能导致：

      • Ollama 处理超时（脚本中设置了 300 秒，可能需要更长）。
      • 超出模型的上下文窗口限制（Context Window Limit），导致内容被截断或翻译不完整。
      • 消耗大量内存。

    2. 对于超大文件，可能需要实现分块（Chunking） 策略：将大文件分割成多个小块（例如按段落或固定字数），分别发送给 Ollama 翻译，然后再将结果合并。这会增加脚本的复杂度。

  6. 错误处理与重试:

    1. 脚本包含了基本的错误处理，但可以进一步增强。例如，实现自动重试机制：当 API 调用失败（如网络波动或 Ollama 临时无响应）时，等待一段时间后自动重试几次。
    2. 记录更详细的错误日志，方便排查问题。

  7. 增量翻译:

    1. 当前脚本每次运行时会处理所有文件（除非您手动取消）。可以修改脚本，使其检查目标文件是否存在且其修改时间是否晚于源文件，如果满足条件则跳过，实现增量翻译，只翻译新增或修改过的文件。

  8. 并发处理:

    1. 如果您的硬件足够强大（特别是多核 CPU 或强劲 GPU），并且 Ollama 配置允许并行处理 (Parallel Num. > 0)，可以考虑使用 Python 的 multiprocessing 或 threading 库来并发处理多个文件，以加快整体翻译速度。但这会显著增加资源消耗和代码复杂度。

结语：开启您的本地 AI 之旅

恭喜您！通过本教程，您已经成功利用 ServBay 内置的 Ollama 功能，搭建了一个本地、私密、且自动化的 Markdown 文档批量翻译流程。您不仅了解了 ServBay 在 AI/LLM 方面的强大集成能力，还掌握了如何通过简单的 Python 脚本与本地运行的大型语言模型进行交互，解决实际问题。

这种本地 AI 的解决方案，其核心优势在于数据完全掌握在自己手中 ，无需担心隐私泄露或高昂的 API 费用。同时，它赋予了您极大的灵活性和控制权，您可以自由选择模型、调整参数、优化流程，甚至在离线环境下工作。

ServBay 作为一款优秀的集成开发环境，通过拥抱 Ollama，再次证明了其与时俱进的特性，为开发者和技术爱好者提供了一个探索和应用前沿 AI 技术的便捷平台。文档翻译仅仅是冰山一角，您可以基于此框架，探索更多本地 AI 的应用场景，例如：

  • 代码生成与解释： 使用像 codellama 或 deepseek-coder 这样的模型辅助编程。

  • 文本摘要与信息提取： 快速理解长文档或报告的核心内容。

  • 内容创作与润色： 生成博客文章、邮件草稿、创意写作等。

  • 本地知识库问答： 结合 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技术，让 LLM 基于您的本地文档回答问题。

未来，随着本地 LLM 技术的不断发展和 ServBay 功能的持续迭代，我们有理由相信，在个人电脑上运行强大、高效、安全的 AI 应用将变得越来越普遍。现在，就从这个批量翻译项目开始，尽情探索 ServBay 和 Ollama 为您带来的本地 AI 的无限可能吧！

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