# FileTranslate ## 一个使用大预言模型(llm)翻译pdf和markdown的包 # 安装 ## 使用pip `pip install filetranslate` ## 使用uv `uv add filetranslate` # 前置条件(获取大模型平台的baseurl、key、model-id) 由于需要使用大语言模型进行markdown调整与翻译,所以需要预先获取模型的baseurl、key、model-id 常见的大模型平台baseurl可见[常用baseurl](#常用baseurl) # 使用方式 ## 使用默认参数翻译pdf ```python from filetranslate.translater import FileTranslater #不开启公式、代码识别 FileTranslater(base_url="",key="",model_id="").translate_pdf_file("",to_lang="中文") #开启公式、代码识别(需要下载更多模型) FileTranslater(base_url="",key="",model_id="").translate_pdf_file("",to_lang="中文",formula=True,code=True) ``` > 第一次使用时需要下载模型(约1G、使用公式、代码识别需要多约0.5G),请稍作等待 > 输出文件默认放在`./output`中 ## 使用不同的agent分别进行文本修正和翻译 ```python from filetranslate.translater import FileTranslater translater = FileTranslater() refine_agent=translater.create_refine_agent(baseurl="",key="",model_id="") translate_agent=translater.create_translate_agent(baseurl="",key="",model_id="") translater.translate_pdf_file(pdf_path="",to_lang="中文",refine_agent=refine_agent,translate_agent=translate_agent) ``` ## 参数说明 ### 创建FileTranslate ```python from filetranslate.translater import FileTranslater translater = FileTranslater(base_url="", key="", model_id="",#使用的模型id chunksize=4000,#【可选】markdown分块长度,分块越大效果越好,不建议超过4096 max_concurrent=6#【可选】并发数,受到ai平台并发量限制 ) ``` ### 翻译pdf文件 ```python translater.translate_pdf_file(r"<要翻译的pdf路径>", to_lang="中文", formula=False,#是否启用公式识别 code=False,#是否启用代码识别 refine=True,#是否在翻译前先修正markdown文本 output_format="markdown",#"markdown"与"html"两种输出格式 output_dir="./output"#默认输出文件夹 ) ``` ### 翻译markdown文件 ```python translater.translate_markdown_file(r"<要翻译的markdown路径>", to_lang="中文", refine=False,#【可选】是否在翻译前先修正markdown文本 output_format="markdown",#"markdown"与"html"两种输出格式 output_dir="./output"#默认输出文件夹 ) ``` # 常用baseurl | 平台名称 | baseurl | |-----------|--------------------------------------| | ollama | http://127.0.0.1:11434/v1 | | lm studio | http://127.0.0.1:1234/v1 | | openai | https://api.openai.com/v1/ | | deepseek | https://api.deepseek.com/v1 | | 智谱ai | https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 |