#Использование Lina и локального HY-MT1.5-1.8B для перевода записей локализации

В этом руководстве описан практический сценарий локализации: локально развернуть небольшую специализированную модель перевода, открыть ее как OpenAI-совместимый сервис и настроить Lina для пакетного перевода записей локализации NocoBase.

Подход подходит для множества системных записей, текстов плагинов, меню, названий коллекций и подписей полей. В отличие от онлайн-моделей, локальные модели не зависят от внешних лимитов RPM, TPM и параллельности, а параллельность можно настраивать по возможностям машины и модели.

#Обзор

В руководстве используются:

• Модель: tencent/HY-MT1.5-1.8B-GGUF
• Сервис инференса: llama-server
• Интеграция: OpenAI-compatible API
• AI Employee: Lina
• Точка входа: страница Localization Management

#Предварительные условия

• Плагин Localization Management включен.
• Целевой язык включен.
• Записи локализации синхронизированы.
• Локальная машина или сервер может запускать llama-server.
• Сервис NocoBase может обращаться к HTTP-адресу llama-server.

#Развертывание HY-MT GGUF

#Установка llama.cpp

В macOS можно установить через Homebrew:

brew install llama.cpp

Также можно использовать готовый бинарный файл llama.cpp или собрать его из исходного кода. Главное, чтобы был доступен llama-server.

#Запуск OpenAI-совместимого сервиса

Запустите сервис с GGUF-моделью из Hugging Face:

llama-server \
  -hf tencent/HY-MT1.5-1.8B-GGUF:Q4_K_M \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  -c 2048 \
  -np 4

#Проверка сервиса модели

После запуска llama-server проверьте состояние сервиса:

curl http://127.0.0.1:8000/health

Затем проверьте перевод через OpenAI-совместимый API:

curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "tencent/HY-MT1.5-1.8B-GGUF:Q4_K_M",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Translate the following text into Chinese. Output only the translated result without any additional explanation:\n\nSave"
      }
    ]
  }'

Если используется локальный файл модели, замените model на фактическое имя модели, возвращаемое или настроенное сервисом.

#Настройка LLM-сервиса в NocoBase

Перейдите в System Settings -> AI Employees -> LLM service и добавьте LLM-сервис.

После настройки используйте Test flight, чтобы проверить модель.

#Настройка выделенной модели Lina

Перейдите в System Settings -> AI Employees -> AI employees, откройте Lina и перейдите в Model settings.

1. Включите Enable dedicated model configuration.
2. Выберите локальную модель HY-MT в Models.
3. Сохраните конфигурацию.

После этого Lina будет использовать эту модель для задач перевода локализации и не будет переключаться на общие чат-модели.

Подробнее см. Настройка моделей AI Employee.

#Настройка параллельности перевода

Параллельность задач перевода локализации управляется AI_LOCALIZATION_CONCURRENCY:

AI_LOCALIZATION_CONCURRENCY=10

Правила:

• По умолчанию: 10
• Минимум: 1
• Максимум: 20
• Значения вне диапазона используют значение по умолчанию

Оптимальная параллельность зависит от CPU, GPU, памяти, квантования модели и llama-server -np. Если значение по умолчанию вызывает проблемы:

1. Начните с AI_LOCALIZATION_CONCURRENCY=1 и проверьте перевод одной записи.
2. Установите llama-server -np и AI_LOCALIZATION_CONCURRENCY в 2 или 4.
3. Наблюдайте время ответа, загрузку CPU/GPU и прогресс задачи.
4. Увеличивайте постепенно только при стабильной работе.

#Запуск перевода локализации

Перейдите в System Management -> Localization Management.

1. Переключитесь на целевой язык.
2. Нажмите Synchronize, чтобы убедиться, что записи синхронизированы.
3. Нажмите аватар Lina.
4. Выберите область задачи:
   • Incremental translation: переводит записи, у которых еще нет перевода.
   • Selected translation: переводит выбранные записи в таблице.
   • Full translation: переводит все записи текущего языка.
5. Проверьте число записей, провайдера и модель в диалоге подтверждения.
6. Если выбран инкрементальный или полный перевод, выберите область перевода:
   • All
   • Built-in entries: системные и плагинные записи.
   • Custom entries: названия маршрутов, коллекций и полей, а также UI-контент.
7. При необходимости настройте языки справочного перевода. Для инкрементального и полного перевода справочные языки настраиваются отдельно для встроенных и пользовательских записей; перевод выбранных элементов показывает только одну общую настройку справочных языков.
8. Подтвердите создание асинхронной задачи.
9. Дождитесь завершения, проверьте переводы и опубликуйте.

Сначала используйте Selected translation для нескольких записей, чтобы проверить стиль вывода и скорость, затем запускайте инкрементальный или полный перевод.

#Как Lina формирует запросы перевода

Lina формирует запросы из записей и эталонных переводов. Для коротких записей существующие ссылки помогают повысить согласованность:

• Встроенные записи используют китайские переводы как справку по умолчанию и японский как резервную справку.
• Пользовательские записи используют язык системы по умолчанию как справку по умолчанию и китайский как резервную справку.
• Пользователи могут настроить язык по умолчанию и резервный язык в диалоге подтверждения задачи.
• Система сначала использует справочный перевод на языке по умолчанию. Если его нет, она пробует резервный язык.
• Результаты записываются в целевой язык, но не публикуются автоматически.

Семантика prompt примерно следующая:

Refer to the following translation:
{source_term} is translated as {target_term}

Translate the following text into {target_language}. Output only the translated result without any additional explanation:

{source_text}

#Устранение неполадок

#Нет прогресса после создания задачи

Проверьте, получал ли llama-server запросы. Посмотрите логи сервиса или вызовите /v1/chat/completions через curl.

Если модель получает запросы, но не отвечает, уменьшите:

• AI_LOCALIZATION_CONCURRENCY
• llama-server -np
• llama-server -c

#Модель возвращает объяснения вместо переводов

Локальные модели перевода обычно стабильнее общих чат-моделей. Если объяснения все еще появляются, сначала проверьте тот же prompt через curl, чтобы понять стиль вывода модели. Также можно начать с более коротких записей или снизить параметры sampling, например temperature.

#NocoBase не может подключиться к сервису модели

Проверьте:

• Содержит ли Base URL /v1.
• Может ли среда выполнения NocoBase обратиться к адресу.
• Не блокирует ли порт firewall или контейнерная сеть.
• Продолжает ли работать llama-server.

#Проверка перед публикацией

После завершения AI-перевода проверьте результат перед публикацией:

• Отфильтруйте по модулю и проверьте короткие записи: меню, кнопки, имена полей и статусы.
• Проверьте переменные, placeholders, HTML-теги и символы форматирования.
• Проверьте согласованность ключевых бизнес-терминов.
• Если переводы встроенных записей были перезаписаны, повторно синхронизируйте в Localization Management и выберите Reset system built-in entry translations, чтобы восстановить значения по умолчанию. Чтобы внести переводы по умолчанию для системы и официальных плагинов, см. Translation Contribution.
• Сначала публикуйте в тестовой среде, затем синхронизируйте в production.

#Ссылки

• tencent/HY-MT1.5-1.8B-GGUF
• Документация llama-server
• Lina: инженер локализации