大语言模型本地部署及应用(二): 保留原格式英文PDF翻译—PDFMathTranslate

0 前言

写了两个多小时终于把第一篇内容整理完了，接下来我来整理一下今天上午尝试的
PDF原格式全文翻译开源软件-PDFMathTranslate的部署和使用

如果想本地离线完成英文PDF翻译任务，可以参考本篇文章。但是需要自己部署的话，建议先根据我上一篇文章把Ollama部署一下。为什么我不一次弄完，因为篇幅太长了。

此外，在弄这个软件之前，我还使用了“沉浸式翻译”这个插件，但是我觉得这个插件不适合我，有需要的可以自己去学一下，我这里提一嘴，后续可能也会记录我之前做的关于这个的相应的内容。

在这里就需要安装有Conda环境了，然后还需要会使用终端运行命令行完成操作。
当然要是你觉得conda过于臃肿，也可以使用官方介绍的uv完成下载和使用！

1 PDFMathTranslate

参考视频：PDF原格式全文翻译开源软件-PDFMathTranslate的部署和使用

PDFMathTranslate官网：PDFMathTranslate的GitHub官方说明

视频里没有介绍的可以自己看看官方文档，介绍的还是挺详细的！

2 部署环境

2.1 创建虚拟环境

使用命令行创建。

先查看一下我现在安装的虚拟环境，之前没管理好，安装的有一些乱。

conda info --envs

先再创建一个新的虚拟环境，使用python的3.11版本，然后命名为pdftranslate_v1。中间需要输入一个y。

conda create --name pdftranslate_v1 python=3.11
y

激活环境以及查看安装的包

conda activate pdftranslate_v1                     # 激活环境
conda list                                                      # 查看安装包

2.2 安装库

输入安装命令，安装pdf2zh：（安装库时建议弄一个镜像源，之前都有提到过）

pip install pdf2zh

我运行完之后，好像还漏了一个库，导致后续操作不行，所以我这里提醒一下，我不清楚其他人的情况。

pip install argostranslate

自己看情况处理

以上就完成了软件PDFMathTranslate的安装。

3 PDFMathTranslate的使用流程

3.1 网页端使用

安装好pdf2zh这个库之后可以直接在命令行输入：pdf2zh -i进入网页，如果不小心把终端窗口关闭了，可以重新激活使用

conda activate pdftranslate_v1
pdf2zh -i

先简单用官方默认的 “谷歌翻译” 翻译一个文档：

命令行狂报错，用不了谷歌翻译服务。

然后换一个 “bing翻译” 服务，没卡顿，能出现结果。

然后可以双语对照下载文档：

网页端接口还有其他的一些AI模型的接口，可以自己设置API，我这里就不介绍了。

3.2 终端命令行运行完成翻译

使用终端命令行窗口 完成翻译

可以看看官网介绍的一些终端命令，如下：

（1）是全部翻译还是部分翻译：

（2）可以对指定路径的文件，如：

pdf2zh E:\data\datafile\研究生\阅读文献\2025\01\20250117\wei2.pdf

（3）还有目标语言的设置：

（4）设置翻译服务：具体翻译模型的Service命名见官网。

（5）确定输出目录：

pdf2zh E:\data\datafile\研究生\阅读文献\2025\01\20250117\wei2.pdf -s bing -o E:\data\datafile\研究生\阅读文献\2025\01\20250117\fanyi

（6）其他一些命令内容：

（7） 输出结果：

命令行这里没有报错， “bing” 翻译服务速度不错

此外还有批量翻译的命令，可以自己看一下。

3.3 使用本地部署的大模型完成翻译

终于到本次目的的重点了：利用PDFMathTranslate使用ollama安装的本地大语言模型进行翻译。

（1）看看安装的模型

首先看看我自己本地的ollama安装的模型有那些：

先打开ollama服务：

使用命令也可以，直接点击exe文件也可以：

注意是带有app的这个exe文件，不是下面那个。

启动后右击空白地区，打开终端

查看已安装的模型：ollama list

ollama list

（2） PDFMathTranslate配置Ollama

看看PDFMathTranslate配置本地模型的操作：

选择ollama服务（这里是网页运行），需要设置本地端口和模型名称：端口默认（如果你安装ollama的时候没有修改端口号，默认就是这个）

我使用本地安装的Qwen2-7B模型运行一下试一下效果：

然后效果还是不错的，就是慢了一些，但是我电脑的问题，不是模型的问题，有机会升级配置的时候应该会快不少：

跟前面使用bing服务相比，还是慢很多的，但是我的能用本地大模型运行，就这样还是不错的！！！

试一下终端命令行运行：

pdf2zh E:\data\datafile\研究生\阅读文献\2025\01\20250117\wei2.pdf -s ollama:Qwen2-7B -o E:\data\datafile\研究生\阅读文献\2025\01\20250117\fanyi2

我的6G显存基本跑满，还是硬件限制了我的速度呀。

结果大概几分钟一篇论文，这个可以放后台跑，电脑无事的时候就可放后台弄了，这样后期看论文的时候能更方便地完成对照理解。
当然看文献的时候还是建议多理解一下英文，学习一下，翻译后的内容只是为了参考。

现在只用了Qwen2-7B的模型，还有其他大语言模型，需要自己去试一下，我这里就不试了。

不联网状态试一下。这里是另一篇：

pdf2zh E:\data\datafile\研究生\阅读文献\2025\01\20250117\wei3.pdf -s ollama:Qwen2-7B -o E:\data\datafile\研究生\阅读文献\2025\01\20250117\fanyi3

效果还是不错的：

4 结束语

之前想做的东西，通过学习各种资料，最后还是实现了我想要的内容，后续应该还是能让我的效率提高不少吧。大概！

后面再写一篇最近在弄这个东西而去学习有关内容的记录情况，以供大家参考！！！

上一篇文章

上一篇文章的发布情况，2025年3月27日发布，我来看一下啥时候回变成VIP可见。（~坏笑）