前言：目前翻譯都是在線的，要在C#開發的程序上做一個可以實時翻譯的功能，好像不是那么好做 。而且大多數處于局域網內 ， 所以訪問在線的api也顯得比較尷尬 。于是，就有了以下這篇文章，自己搭建一套簡單的離線翻譯系統 。以下內容采用python提供基礎翻譯服務+ C#訪問服務的功能 ， 歡迎圍觀 。
【【Python+C#】手把手搭建基于Hugging Face模型的離線翻譯系統，并通過C#代碼進行訪問】系統環境： WIN10
開發環境：VS2022 + VS CODE
開發語言環境： Python3.8 + .NET 6
以下正文：
1、由于本地環境沒有python，所以先安裝python有關環境先 。
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2、安裝好以后，控制臺下輸入 python,進入如下終端內容 ， 就代表安裝成功了 。建議安裝時候，選擇自動添加到環境變量里面，這樣不需要自己配置了 。
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3、由于翻譯功能 ， 會使用到一些已有的模型進行計算，所以以下需要安裝幾個包 。第一個是pytorch, 輸入 pip install torch 即可安裝 。如果安裝比較慢，在后面設置一個鏡像，可以加速，例如此處我使用的清華的加速器：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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4、然后安裝flask: pip install flask
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5、接著需要安裝 gevent: pip install gevent
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6、接著是 transformers
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7、安裝transformers時候，有的會自動安裝sentencepiece包，有的時候不會 。如果上面查找沒有，就手動安裝一下：
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8、以上包安裝完畢，打開VS CODE，創建一個python語言文件
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9、此處文件命名為 MyTranslate.py 然后引入可能所需要的包
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10、接著，上 https://huggingface.co/Helsinki-NLP 上面，查找需要的語言翻譯模型 。此處使用的離線翻譯，使用的該項目下的 。
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11、Models里面有上千個語言模型，選擇自己需要的名稱，記住就行 。
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12、此處，我選了四個模型，分別是英漢/漢英 以及德漢/漢德的翻譯模型 。有關代碼實現如下所示 。
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13、接著定義一個api接口，用于提供給外部訪問（畢竟主業不是python，提供api就可以跨語言來訪問該服務了） 。有關代碼如下所示 。
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14、VS CODE上運行程序，可以看到終端控制臺上面打印出一些下載進度 。這是因為本地現在還沒有模型，我們選擇的四個模型，會被下載到本地來，這樣下次就不需要再下載模型了 。
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15、 模型加載完畢，啟動服務 。此處0.0.0.0代表本機ip都可以被訪問 ， 我們正常使用時候 ， 本機就127.0.0.1即可；如果是局域網或者外網，那就提供真實IP即可 。
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16、下載的模型，會自動下載到當前用戶文件夾下，具體效果如下圖所示 。所以如果某個服務器沒有外網，也可以直接拷貝該.cache文件夾到指定服務器下面的某用戶下，也可以被識別 。
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17、打開postman,做個簡單的測試 ?？梢钥吹?，服務是可以被成功訪問的，說明代碼可以跑，問題不是很大 。
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18、換一種翻譯模式再試一下：
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19、再試一試另類點的 ， 看看效果：
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