Kubernetes 集群上部署文本和文件翻译服务

LibreTranslate 是一个免费且开源的机器翻译API，完全自托管，易于设置。与其他API不同，它不依赖于像Google或Azure这样的专有提供商来执行翻译。相反，它的翻译引擎由开源Argos Translate库提供支持。

本文将引导读者在集群上部署LibreTranslate，实现自主可控的翻译服务，且同时支持翻译文本和文件（.txt, .odt, .odp, .docx, .pptx, .epub, .html）。

准备Kubernetes集群

1、若没有Kubernetes集群可用，请先参阅《使用 k3s 快速部署 kubernetes 集群》部署集群。

2、初次部署服务时，需下载大量的翻译模型，经gz压缩后约6Gb。由于网络问题，使用境内服务器部署很可能失败（解决办法见文末）。

创建kubernetes部署配置文件

文件路径 /srv/translate.yml，请注意修改配置文件中的域名 fanyi.example.org。

kind: Deployment
apiVersion: apps/v1
metadata:
  name: &name translate
  labels:
    app: *name
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: *name
  template:
    metadata:
      labels:
        app: *name
    spec:
      containers:
        - name: translate
          image: libretranslate/libretranslate
          env:
            - name: LT_REQ_LIMIT
              value: "30"
            - name: LT_THREADS
              value: "4"
          ports:
            - containerPort: 5000
          volumeMounts:
            - name: *name
              subPath: home
              mountPath: /home/libretranslate
      volumes:
        - name: *name
          hostPath:
            path: /srv/translate
            type: DirectoryOrCreate
---
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: &name translate
  labels:
    app: *name
spec:
  selector:
    app: *name
  ports:
    - name: http
      port: 5000
      targetPort: 5000
---
kind: Ingress
apiVersion: networking.k8s.io/v1
metadata:
  name: &name translate
  annotations:
    traefik.ingress.kubernetes.io/router.entrypoints: web
spec:
  rules:
    - host: fanyi.example.org
      http:
        paths:
          - path: /
            pathType: Prefix
            backend:
              service:
                name: *name
                port:
                  name: http

为防止被恶意利用，配置中将LT_REQ_LIMIT设定为30，读者可以根据自己的情况调整。也可以启用TOKEN建立需要授权的服务，参阅官方文档 Manage API Keys

部署LibreTranslate服务

通过ssh登录服务器，执行以下命令，部署LibreTranslate服务。初次部署需下载大量模型，请耐心等待配置完成。

kubectl apply -f /srv/translate.yml

测试LibreTranslate能力

作者部署的服务器已关闭外部访问能力，请务必使用自己部署的域名进行测试。

• 基于浏览器访问

• 基于 API 访问

const res = await fetch("http://fanyi.example.org/translate", {
  method: "POST",
  body: JSON.stringify({
    q: "Hello!",
    source: "en",
    target: "zh"
  }),
  headers: {"Content-Type": "application/json"}
});

console.log(await res.json());

如何在国内服务器部署

解决的办法有很多（比如去官网手动下载每个模型），这里提供两种简单且合规的方法：

• 在境外部署完成后，将/srv/translate目录同步到国内服务器上。这样在国内部署时就不再需要下载翻译模型，从而避开网络慢导致的问题。

• 从官网手动下载需要的数据模型，解压到模型目录：https://www.argosopentech.com/argospm/index/