【Python+C#】手把手搭建基于Hugging Face模型的离线翻译系统(如果你想，也可以在线)
前言：目前翻译都是在线的，要在C#开发的程序上做一个可以实时翻译的功能，好像不是那么好做(其实主要是第三方的都要AppID或者授权，太不友好了)。而且大多数处于局域网内，所以访问在线的api也显得比较尴尬。于是，就有了以下这篇文章，自己搭建一套简单的离线翻译系统（当然，你也可以部署到有外网的云服务器上，那就可以变成在线的翻译系统了）。以下内容采用python提供基础翻译服务+ C#访问服务的功能，欢迎围观。
小声哔哔：其实本来要写个WPF版本的翻译神器，对标某道词典或者某度翻译啥的。不过想了想，算了，不搞那么麻烦了，意思一下就行，能跑就可以，大家感兴趣可以自己拓展为自己需要的模样。
系统环境：WIN10
开发环境：VS2022 + VS CODE
开发语言环境：Python3.8 + .NET 6
以下正文：
1、由于本地环境没有python，所以先安装python有关环境先。
2、安装好以后，控制台下输入 python,进入如下终端内容，就代表安装成功了。建议安装时候，选择自动添加到环境变量里面，这样不需要自己配置了。
3、由于翻译功能，会使用到一些已有的模型进行计算，所以以下需要安装几个包。第一个是pytorch, 输入 pip install torch 即可安装。如果安装比较慢，在后面设置一个镜像，可以加速，例如此处我使用的清华的加速器：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
4、然后安装flask: pip install flask
5、接着需要安装 gevent: pip install gevent
6、接着是 transformers
7、安装transformers时候，有的会自动安装sentencepiece包，有的时候不会。如果上面查找没有，就手动安装一下：
8、以上包安装完毕，打开VS CODE，创建一个python语言文件
9、此处文件命名为 MyTranslate.py 然后引入可能所需要的包
10、接着，上 https://huggingface.co/Helsinki-NLP 上面，查找需要的语言翻译模型。此处使用的离线翻译，使用的该项目下的。
11、Models里面有上千个语言模型，选择自己需要的名称，记住就行。
12、此处，我选了四个模型，分别是英汉/汉英 以及德汉/汉德的翻译模型。有关代码实现如下所示。
13、接着定义一个api接口，用于提供给外部访问（毕竟主业不是python，提供api就可以跨语言来访问该服务了）。有关代码如下所示。
14、VS CODE上运行程序，可以看到终端控制台上面打印出一些下载进度。这是因为本地现在还没有模型，我们选择的四个模型，会被下载到本地来，这样下次就不需要再下载模型了。
15、 模型加载完毕，启动服务。此处0.0.0.0代表本机ip都可以被访问，我们正常使用时候，本机就127.0.0.1即可；如果是局域网或者外网，那就提供真实IP即可。
17、打开postman,做个简单的测试。可以看到，服务是可以被成功访问的，说明代码可以跑，问题不是很大。
18、换一种翻译模式再试一下：
19、再试一试另类点的，看看效果：
20、看不懂德文，把德文搞到百度在线翻译上面反翻译回来，看来语意好像差不多。
21、程序这样运行不是事儿，所以我们可以把它打包为exe程序来运行，这样就可以在不安装python环境的电脑也可以跑了。安装 pyinstaller:
22、在MyTranslate.py同文件夹下，新建一个py文件，名称不能改：hook-ctypes.macholib.py 该文件用于提供虚拟环境使用。
23、该文件下，需要导入所有可能用到的依赖的包。不然打包可能出错；或者打包完毕以后，运行可能出错。
24、打包应用的内容，根据个人实际情况来选择，pip 下载时候，有一个 Collecting提示，提示后面就是安装的依赖包，不晓得哪些需要的，就全部搞进去，减少错误几率。
25、执行打包命名 pyinstaller -F xxx.py --additional-hooks-dir=. 如果不需要有控制台提示，可以加个 -w
26、打包安装成功了
27、打包成功的exe文件，自动放在 dist文件夹下
28、生成的exe文件，如图。
29、直接运行走一波，看看效果。为了避免看不到错误提示，所以我在控制台内运行，如图
30、由于模型被下载过，所以第二次启动，不会重复下载模型。
31、现在再用 Postman 走一波，看看效果。
33、设置描述，备注为 离线翻译服务。安装为服务 TranslateService(名字可以随意)
34、安装以后，可以看到已经生成一个对应的Windows服务了。
35、服务启动，可以等待一小会儿，加载模型要一丢丢时间。一小会儿以后，使用Postman进行测试一下，看看效果。
36、接下来，创建一个基于.NET的webapi程序，用来通过代码来访问翻译服务，看看能不能访问到。
37、创建一个控制器，搭建个基础模子先。
38、注入IHttpClientFactory(用来访问webapi使用的，实际上就是提供HttpClient)。然后写个简单的测试功能，直接看以下代码：
39、通过自带的swagger，走一波。输入有关参数，走一个看看，嘿，可以使用，bingo~
40、后记：如果需要源码的，可以微信搜索 Dotnet Dancer 或者扫描以下二维码，在公众号窗口发送 【离线翻译神器】，即可下载。 返回搜狐，查看更多
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