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🛠️ 步骤概要

参考 API 文档：

• Ollama API
• 划词翻译自定义翻译源

1️⃣ python 环境准备

# 虚拟环境
conda create -n ollama_trans
conda activate ollama_trans
pip install flask flask-cors pywin32 requests waitress
# 请确保完成 pywin32_postinstall.py 的安装步骤。:
python path\to\your\envs\ollama_trans\Scripts\pywin32_postinstall.py -install

2️⃣ Ollama 安装

安装 Ollama 最好提前设置安装路径和模型下载路径，否则它都一股脑干到 C 盘。可以参考前一篇博客 《本地投喂deepseek》：

• 设置模型保存路径：新增环境变量 OLLAMA_MODELS，值为目标地址，似乎要 重启电脑生效
• 指定安装目录：OllamaSetup.exe /DIR=“D:\some\location”
• ollama默认在 11434 端口提供 REST API，比如通过 curl 发送请求到 /api/generate 来生成文本：

curl http://localhost:11434/api/generate -d "{\"model\": \"deepseek-r1:14b\", \"prompt\": \"Why is the sky blue?\", \"stream\": false}"

• 我们的目的就是用 flask 写一个服务器适配 Ollama 和划词翻译的 API

3️⃣ 一个 Flask 服务

遇事不决问 DS

# translation_service.py
import re
import win32serviceutil
import win32service
import win32event
import servicemanager
import socket
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_cors import CORS
from waitress import serve
import requests
import logging
import sys
import osapp = Flask(__name__)
CORS(app)# 获取当前脚本所在的目录
current_directory = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
# 定义日志文件名
log_file_path = os.path.join(current_directory, 'flask_svc.log')
# 配置日志记录器
logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',filename=log_file_path,filemode='a'  # 使用 'a' 表示追加模式，'w' 表示覆盖模式
)
logger = logging.getLogger(__name__)# 选择ollama的模型
MODEL_NAME = {"qwen": "qwen2.5:7b-instruct-q8_0","llama": "llama3.2:3b","deepseek": "deepseek-r1:14b"  # 其实 deepseek-r1 擅长推理，并不适合翻译，有点慢
}# 语言映射
LANGUAGE_MAP = {"中文(简体)": "中文","英语": "英文","日语": "日文"
}def clean_response(text):"""清除<think>标签内容"""# 过滤DeepSeek思考过程的正则表达式THINK_PATTERN = re.compile(r'<think>.*?</think>', re.DOTALL)return THINK_PATTERN.sub('', text).strip()def build_prompt(text, source, target):source_lang = LANGUAGE_MAP.get(source, source)target_lang = LANGUAGE_MAP.get(target, target)return f"作为专业翻译官，请将以下{source_lang}内容精准翻译为{target_lang}，仅输出译文：\n{text}"@app.route('/translate', methods=['POST'])
def translate():try:data = request.jsonlogger.info(f"收到请求: {data}")# 提取必要参数model_name = data['name'].lower()text = data["text"]dest_langs = data["destination"]source_lang = data.get("source") or "auto"if source_lang == dest_langs[0] and len(dest_langs) > 1:target_lang = dest_langs[1]else:target_lang = dest_langs[0]response = requests.post("http://localhost:11434/api/generate",json={"model": MODEL_NAME.get(model_name, model_name),"prompt": build_prompt(text, source_lang, target_lang),"stream": False,"options": {"temperature": 0.3}})# 处理翻译结果raw_response = response.json()["response"]translated_text = clean_response(raw_response)return jsonify({"text": text,"from": source_lang,"to": target_lang,"result": [translated_text]})except Exception as e:logger.error(f"翻译失败: {str(e)}")return jsonify({"error": str(e)}), 500class TranslationService(win32serviceutil.ServiceFramework):_svc_name_ = "LocalOllamaTranslationService"  # 服务名称（唯一）_svc_display_name_ = "Ollama本地翻译服务"_svc_description_ = "为划词翻译提供基于Ollama中运行的大模型的本地翻译服务"  # 服务描述logger.info(f"svc_name: {_svc_name_}, model_name: {MODEL_NAME}")def __init__(self, args):win32serviceutil.ServiceFramework.__init__(self, args)self.hWaitStop = win32event.CreateEvent(None, 0, 0, None)socket.setdefaulttimeout(60)def SvcStop(self):self.ReportServiceStatus(win32service.SERVICE_STOP_PENDING)logger.info("Stopping Ollama Translation Service...")win32event.SetEvent(self.hWaitStop)servicemanager.LogInfoMsg("服务正在停止...")logger.info("Service stopped successfully.")def SvcDoRun(self):logger.info("Starting Ollama Translation Service...")try:self.main()logger.info("Service started successfully.")except Exception as e:logger.error(f"Failed to start service: {str(e)}")self.ReportServiceStatus(win32service.SERVICE_STOPPED)def main(self):serve(app, host='127.0.0.1', port=5000)if __name__ == '__main__':if len(sys.argv) == 1:servicemanager.Initialize()servicemanager.PrepareToHostSingle(TranslationService)servicemanager.StartServiceCtrlDispatcher()else:win32serviceutil.HandleCommandLine(TranslationService)

4️⃣ Windows 服务化封装

以下脚本都需要以管理员身份运行

• 启动服务脚本 install_service.bat

:: install_service.bat
@echo off
# 这里的 python 解释器要填虚拟环境那个，否则找不到包
set PYTHON_PATH=path\to\your\envs\ollama_trans\python.exe
set SCRIPT_PATH=%~dp0translation_service.py%PYTHON_PATH% %SCRIPT_PATH% --startup=auto install
# 这里的服务名称 LocalOllamaTranslationService 要跟上面程序里面的一致，是唯一的
net start LocalOllamaTranslationService

• 关闭服务脚本 uninstall_service.bat

:: uninstall_service.bat
@echo off
net stop LocalOllamaTranslationService
set PYTHON_PATH=path\to\your\envs\ollama_trans\python.exe
set SCRIPT_PATH=%~dp0translation_service.py%PYTHON_PATH% %SCRIPT_PATH% remove

最终的文件结构：

├── translation_service.py    # 主服务程序
├── install_service.bat       # 服务安装脚本
├── uninstall_service.bat     # 服务卸载脚本
└── flask_svc.log             # python 日志

5️⃣ 测试本地接口

现在我们请求的是 flask 服务的端口，我这里指定了模型名称是 qwen，ollama 中也下载了 qwen2.5:7b-instruct-q8_0

curl -X POST http://localhost:5000/translate -H "Content-Type: application/json" -d "{\"name\": \"qwen\",\"text\": \"人工智能的发展前景\", \"destination\": [\"中文(简体)\", \"英语\"], \"source\": \"中文(简体)\"}"

返回：

{"from":"\u4e2d\u6587(\u7b80\u4f53)","result":["The Prospects for the Development of Artificial Intelligence"],"text":"\u4eba\u5de5\u667a\u80fd\u7684\u53d1\u5c55\u524d\u666f","to":"\u82f1\u8bed"}

6️⃣ 配置划词翻译自定义翻译源

插件设置

自定义翻译源

• 接口地址：http://localhost:5000/translate

• 翻译源名称：qwen，然后回车

• 测试

根据上面的程序逻辑，翻译源名称最好跟 ollama 下载的模型名称一致

7️⃣ 效果展示

8️⃣ debug 历程

• 日志的重要性
  • 一开始 deepseek 生成的 py 程序都没写日志，启动服务一直失败，报错：pywintypes.error: (1063, 'StartServiceCtrlDispatcher', '服务进程无法连接到服务控制器上。')，然后又那这些报错去问它，给了一堆方案都没解决问题 😄
  • 写了 logger 才发现问题所在：

Sat, 15 Feb 2025 21:19:16 wasyncore.py[line:449] INFO Serving on http://127.0.0.1:5001
Sat, 15 Feb 2025 21:22:47 app.py[line:875] ERROR Exception on /translate [POST]
Traceback (most recent call last):File "D:\dev\miniconda\miniconda3\envs\flask\Lib\site-packages\flask\app.py", line 1511, in wsgi_appresponse = self.full_dispatch_request()File "D:\dev\miniconda\miniconda3\envs\flask\Lib\site-packages\flask\app.py", line 919, in full_dispatch_requestrv = self.handle_user_exception(e)File "D:\dev\miniconda\miniconda3\envs\flask\Lib\site-packages\flask_cors\extension.py", line 165, in wrapped_functionreturn cors_after_request(app.make_response(f(*args, **kwargs)))~^^^^^^^^^^^^^^^^^File "D:\dev\miniconda\miniconda3\envs\flask\Lib\site-packages\flask\app.py", line 917, in full_dispatch_requestrv = self.dispatch_request()File "D:\dev\miniconda\miniconda3\envs\flask\Lib\site-packages\flask\app.py", line 902, in dispatch_requestreturn self.ensure_sync(self.view_functions[rule.endpoint])(**view_args)  # type: ignore[no-any-return]~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^
TypeError: TranslationService.translate() missing 1 required positional argument: 'self'

• 服务启停
  • cmd 中的双引号是需要用反斜杠 \ 转义的，在 powershell 中不需要
  • debug 过程中需要起了又删掉 LocalOllamaTranslationService 服务：
  • sc queryex LocalOllamaTranslationService 得到 PID
  • taskkill /f /pid <PID> 强行停止
  • sc delete LocalOllamaTranslationService 删掉这个服务 ID 后才能再启动程序，否则会报错服务已存在
  • 或者以管理员身份打开 cmd 或者 VS Code，执行：
  • python translation_service.py stop 停止服务
  • python translation_service.py remove 删除服务
  • python translation_service.py install 安装服务
  • python translation_service.py start 启动服务

💡 技术亮点

• 完全离线: 从模型推理到翻译服务全程本地运行

• 隐私保护: 敏感文本无需离开本地设备

• 低延迟: 省去网络传输耗时，平均响应<500ms

• 可扩展架构: 轻松切换不同大语言模型