发个帖子真麻烦还有敏感词
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提取码：f2cv
ython --version命
pip install requests lxml zhconv httpx beautifulsoup4
pip install -i https:/===/pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple requests lxml zhconv httpx beautifulsoup4（去掉三个=号）
pip list
python D:\HH\xRayTrans.py -e bing -p D:\CHS -t chs -f eng

翻译几个特定文件还是有问题，重新又改了一版xRayTrans.py文件。
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提取码：zie3

又折腾N个小时，换了好几种离线对的本地模型，最后用千问的Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF成功完成翻译，测试真是麻烦，幸亏现在AI比较好用，我这种完全没接触过代码的人都能搞定，虽然时间浪费很多，主要还是出在网络连接上，好多即使本地部署的离线文本翻译模型还是需要一些依赖之类的东西互相牵制，很多文件都在外网上太难了，梯子都不怎么稳定，时间都被浪费了，最后才反应过来，为什么不用国内的，然后更扯淡是腾讯的Hy-MT2一样在国内不好下载全，最后用千问才成功没有在网络连接下载各种依赖上浪费时间。
有空再写个怎么部署本地模型吧。。。。
千问翻译的也有点问题，可能是我使用的版本太低吧。

用了不到半个小时成功在本地部署了Hy-MT2-7B-Q4_K_M离线翻译模型，速度直接起飞了，笔记本的小风扇转起来了，有GPU加速就是不一样。就是显卡一般只是个残血版的3060,6G的显卡要是强点上个Hy-MT2-30B-A3B-GGUF专业模型估计更快，过些天有空，把整个系统环境重置一下，从头按照本地部署Hy-MT2-7B-Q4_K_M离线翻译模型出个简易说明，再共享一下吧，之前试了太多模型，依赖安装的太多，估计共享这个本地离线模型文件大小也就5G左右对的大小。

做成离线集成运行环境的包了，由于嫌调试麻烦就没改默认文件路径，将分享的文件直接解压到D盘根目录，在D盘根目录建一个CHS的空文件夹（这个文件夹里放入需要翻译的xml格式文件，至于原代码能翻译的另外的格式我没测试），运行解压文件夹里的 …开始.bat…会自动解压所有运行环境到这个文件夹里，会自动执行离线翻译，有独立显卡的会自动识别启动GPU加速，没有或者识别失败会运行CPU就是速度会慢点。
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感兴趣可以下载试试，别忘了将电脑的VC++环境安装全。

太强了

楼主太强了，就是翻译的文件看了一下，发现不少特定名词翻译不准确，要是能导入名词表就好了。

针对吧友提供的俄文转中文名词表，修改的一版离线翻译引用名词库的代码，直接下载到D盘根目录解压后会针对性的覆盖上一版的代码，直接执行---启动.bat---会直接显示已找到248个名词组，我自己测试翻译引用名词库没问题，自己有名词库可以直接使用记事本打开dict_current_2026-06-21.json文件自行添加俄文的原文及翻译后的中文。
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不明觉厉