news 2026/10/4 6:26:07

TranslateBooksWithLLMs命令行完全手册:一行命令批量翻译EPUB、DOCX与TXT

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
TranslateBooksWithLLMs命令行完全手册:一行命令批量翻译EPUB、DOCX与TXT

TranslateBooksWithLLMs命令行完全手册:一行命令批量翻译EPUB、DOCX与TXT

【免费下载链接】TranslateBooksWithLLMsTranslate full-length books and documents with Ollama, OpenAI-compatible, Gemini, Mistral, DeepSeek, Poe or OpenRouter. Preserves formatting. Resumes where you left off. No file size limits.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/TranslateBooksWithLLMs

TranslateBooksWithLLMs(TBL)是一款开源的 AI 书籍翻译工具,支持通过命令行一行命令批量翻译EPUB、DOCX、TXT、SRT、PDF文件。基于translate.py入口脚本,你可以调用 Ollama、OpenAI、Gemini、Mistral、DeepSeek、Poe 或 OpenRouter 等模型提供商,翻译完整保留原文档排版,支持断点续翻、术语表锁定和二次润色,且没有任何文件大小限制——从单页文档到千页长篇小说都能处理。

本手册面向新手,带你从零跑通第一条翻译命令,到掌握多提供商切换、并行加速、术语表与 TTS 语音等全部 CLI 玩法。


📥 第一步:安装与环境准备

快速克隆仓库

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/TranslateBooksWithLLMs cd TranslateBooksWithLLMs pip install -r requirements.txt

依赖清单见 requirements.txt,核心为 Flask、httpx、lxml、tiktoken 等;命令行翻译功能不依赖 Web 界面,只装 Python 依赖即可使用。

两种模型接入方式

方式适用场景说明
本地 Ollama(默认)免费、隐私优先ollama pull qwen3:14b后直接可用,无需 API Key
云端提供商翻译质量更高OpenAI / Gemini / DeepSeek / Poe / OpenRouter 等,需 API Key

首次运行前可用curl http://localhost:11434/api/tags测试 Ollama 是否正常运行,更多排查方法见 docs/TROUBLESHOOTING.md。


🚀 核心命令:一条命令完成整本书翻译

CLI 的完整定义位于 translate.py,最简用法只有一个必填参数-i:

# 翻译 EPUB 小说(自动生成 "novel (Chinese).epub") python translate.py -i novel.epub -sl English -tl Chinese # 翻译 TXT / DOCX / SRT / PDF 同理 python translate.py -i book.txt -tl Chinese python translate.py -i report.docx -tl Chinese python translate.py -i movie.srt -tl Chinese

💡 不指定-o时,输出文件自动命名为{原文件名} ({目标语言}).{扩展名};若文件已存在会自动追加编号,不会覆盖旧文件。

上图即 Web 界面中的「暂停翻译」面板:翻译中断后可精确续传,并支持中途更换模型——同样的检查点机制在命令行下同样生效。


⚙️ 常用参数速查表

基础参数

参数说明默认值
-i, --input输入文件(.txt / .epub / .srt / .docx / .pdf)必填
-o, --output输出文件路径自动生成
-sl, --source_lang源语言自动检测
-tl, --target_lang目标语言自动按浏览器语言
-m, --model模型名称qwen3:14b
--provider提供商:ollama / openai / gemini / mistral / deepseek / poe / openrouter / nim / litellmollama
--parallel N并发分块数(仅云端生效)1

提示词增强选项

参数说明
--text-cleanupOCR/排版清洗:修复扫描文档的断行、空格、标点
--refine追加第二轮润色,提升文学性与流畅度
--refine-only仅对已翻译文件做润色,跳过翻译阶段
--glossary 文件.json/csv注入术语表,锁定专有名词译法
--auto-glossary自动从文档提取一次性术语表,无需文件
--auto-style自动从文档提取文风指令

🌐 切换模型提供商:一行命令换引擎

本地 Ollama(默认,无需 Key)

python translate.py -i book.txt -m qwen3:14b

云端提供商示例

# OpenAI python translate.py -i book.txt --provider openai \ --openai_api_key sk-xxx -m gpt-4o -tl French # Gemini python translate.py -i book.txt --provider gemini \ --gemini_api_key xxx -m gemini-2.0-flash -tl French # DeepSeek python translate.py -i book.txt --provider deepseek \ --deepseek_api_key xxx -m deepseek-v4-pro -tl French # 任意 OpenAI 兼容服务器(llama.cpp、LM Studio、vLLM) python translate.py -i book.txt --provider openai \ --api_endpoint http://localhost:8080/v1/chat/completions -m your-model

🔑 多 API Key 自动轮换

任何--*_api_key参数都支持逗号分隔多个 Key,遇到 429 限流自动切换下一个——非常适合串联多个免费额度账号:

python translate.py -i book.txt --provider gemini \ --gemini_api_key key1,key2,key3 -m gemini-2.0-flash

详细机制见 docs/API_KEY_ROTATION.md,各提供商的 Key 获取方式见 docs/PROVIDERS.md。


📚 高级玩法:让翻译质量更上一层楼

术语表:全书专名一致

LLM 逐块翻译、块间无记忆,同一角色名可能在不同章节被译成不同写法。用--glossary注入 JSON 或 CSV 术语表,规则只会在术语实际出现的分块中注入,不浪费 token:

python translate.py -i novel.epub -sl Chinese -tl English \ --glossary my_glossary.json

不想手工建表?加--auto-glossary --auto-style,工具会各花一次额外 LLM 调用从文档本身自动派生术语表和文风指令,无需任何文件:

python translate.py -i novel.epub -sl Chinese -tl English --auto-glossary --auto-style

术语表的完整格式、名词性别标注等高级特性见 docs/GLOSSARY.md。

并发加速:--parallel

云端提供商下用--parallel同时翻译多个分块可显著提速;本地 Ollama 会自动强制为 1(单实例串行)。值越大越快,但可能触发限流:

python translate.py -i long_novel.epub -tl Chinese --parallel 4

🎧 TTS:翻译完直接生成有声书

# 自动按目标语言选音色 python translate.py -i book.txt -tl French --tts # 指定音色、格式与语速 python translate.py -i book.txt -tl French \ --tts --tts-voice fr-FR-DeniseNeural --tts-format mp3 --tts-rate "+10%"

TTS 基于 Edge-TTS,支持opus/mp3输出,详见 TTS 选项分组(translate.py)。


⚡ 关键机制:断点续翻与自动检查点

翻译长书时最担心的是中途断网、限流或停电。TBL 内置检查点系统(src/persistence/checkpoint_manager.py)自动保存进度,重新运行同一条命令即可从上次中断处继续,已完成的分块不会重复消耗 token。

若中途发现当前模型翻得不好,可在 Web 界面暂停任务后直接「Change model」换模型续翻(见文首截图);命令行下同样只需重新执行命令即可续传。


🧾 .env 配置:一次设置,长期免参数

不想每次手敲参数?在项目根目录创建.env文件即可固化默认值,完整模板见 docs/CLI.md:

# 提供商与模型 LLM_PROVIDER=ollama DEFAULT_MODEL=qwen3:14b API_ENDPOINT=http://localhost:11434/api/generate # 云端 Key(支持逗号分隔多 Key 轮换) GEMINI_API_KEY=... DEEPSEEK_API_KEY=... # 性能 MAX_TOKENS_PER_CHUNK=450 PARALLEL_TRANSLATIONS=1

配置项的加载逻辑位于 src/config.py。


✅ 批量翻译实战清单

把上面各节组合起来,就是一套完整的命令行工作流:

  1. 安装:克隆仓库 +pip install -r requirements.txt
  2. 试水:python translate.py -i sample.txt -tl Chinese(本地 Ollama 直接跑)
  3. 换引擎:--provider openai --openai_api_key sk-xxx -m gpt-4o
  4. 提质量:加--glossary terms.json --refine
  5. 提速:云端加--parallel 4,多 Key 防限流
  6. 出声:加--tts生成有声书
场景推荐命令片段
扫描版文字清洗--text-cleanup
文学类润色--refine
已有译文再打磨--refine-only
长书断点续翻重跑原命令即可

完整参数参考:docs/CLI.md|排错指南:docs/TROUBLESHOOTING.md|Docker 部署:docs/DOCKER.md

一行命令,千页长书,格式不丢、进度可续——这就是 TranslateBooksWithLLMs 命令行模式的全部价值。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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