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과학 PDF 문서 번역 및 이중 언어 비교 도구

• 📊 수식, 차트, 목차, 주석 유지 (미리보기)
• 🌐 다양한 언어와 다양한 번역 서비스 지원
• 🤖 커맨드라인 도구, 대화형 사용자 인터페이스, 및 Docker 제공

피드백은 GitHub Issues 또는 Telegram 그룹에서 해주세요.

최근 업데이트

• [2024년 12월 24일] Xinference 실행 로컬 LLM 지원 추가 (by @imClumsyPanda)
• [2024년 11월 26일] CLI가 온라인 파일을 지원하게 되었습니다 (by @reycn)
• [2024년 11월 24일] 의존성 크기를 줄이기 위해 ONNX 지원 추가 (by @Wybxc)
• [2024년 11월 23일] 🌟 무료 공공 서비스 온라인! (by @Byaidu)
• [2024년 11월 23일] 웹 봇을 방지하기 위한 방화벽 추가 (by @Byaidu)
• [2024년 11월 22일] GUI가 이탈리아어를 지원하고 개선되었습니다 (by @Byaidu, @reycn)
• [2024년 11월 22일] 배포된 서비스를 다른 사람과 공유할 수 있게 되었습니다 (by @Zxis233)
• [2024년 11월 22일] Tencent 번역 지원 (by @hellofinch)
• [2024년 11월 21일] GUI가 이중 언어 문서 다운로드를 지원하게 되었습니다 (by @reycn)
• [2024년 11월 20일] 🌟 데모가 온라인이 되었습니다! (by @reycn)

미리보기

공공 서비스 🌟

무료 서비스 (https://pdf2zh.com/)

설치 없이 무료 공공 서비스를 온라인으로 사용해 볼 수 있습니다.

데모

설치 없이 HuggingFace의 데모와 ModelScope의 데모를 사용해 볼 수 있습니다. 데모의 컴퓨팅 리소스가 제한되어 있으므로 남용하지 말아주세요.

설치 및 사용법

이 프로젝트를 사용하는 4가지 방법을 제공합니다: 커맨드라인 도구, 포터블, GUI, 및 Docker.

pdf2zh 실행에는 추가 모델(wybxc/DocLayout-YOLO-DocStructBench-onnx)이 필요합니다. 이 모델은 ModelScope에서도 찾을 수 있습니다. 시작할 때 이 모델 다운로드에 문제가 있다면 다음 환경 변수를 사용하세요:

set HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

PowerShell 사용자의 경우:

$env:HF_ENDPOINT = https://hf-mirror.com

방법 1. 커맨드라인 도구

1. Python이 설치되어 있어야 합니다 (버전 3.10 <= 버전 <= 3.12)

2. 패키지를 설치합니다:

   pip install pdf2zh
   

3. 번역을 실행하고 현재 작업 디렉토리에 파일을 생성합니다:

   pdf2zh document.pdf
   

방법 2. 포터블

Python 환경을 미리 설치할 필요가 없습니다.

setup.bat을 다운로드하고 더블클릭하여 실행합니다.

방법 3. GUI

1. Python이 설치되어 있어야 합니다 (버전 3.10 <= 버전 <= 3.12)

2. 패키지를 설치합니다:

   pip install pdf2zh
   

3. 브라우저에서 사용을 시작합니다:

   pdf2zh -i
   

4. 브라우저가 자동으로 시작되지 않으면 다음 URL을 엽니다:

   http://localhost:7860/
   

   

자세한 내용은 GUI 문서를 참조하세요.

방법 4. Docker

1. 풀하고 실행합니다:

   docker pull byaidu/pdf2zh
   docker run -d -p 7860:7860 byaidu/pdf2zh
   

2. 브라우저에서 엽니다:

   http://localhost:7860/
   

클라우드 서비스에서 Docker 배포용:

고급 옵션

커맨드라인에서 번역 명령을 실행하여 현재 작업 디렉토리에 번역된 문서 example-mono.pdf와 이중 언어 문서 example-dual.pdf를 생성합니다. 기본적으로 Google 번역 서비스를 사용합니다. 더 많은 지원 번역 서비스는 여기에서 찾을 수 있습니다.

다음 표에 참고용으로 모든 고급 옵션을 나열했습니다:

옵션	기능	예시
files	로컬 파일	pdf2zh ~/local.pdf
links	온라인 파일	pdf2zh http://arxiv.org/paper.pdf
-i	GUI 진입	pdf2zh -i
-p	부분 문서 번역	pdf2zh example.pdf -p 1
-li	소스 언어	pdf2zh example.pdf -li en
-lo	대상 언어	pdf2zh example.pdf -lo zh
-s	번역 서비스	pdf2zh example.pdf -s deepl
-t	멀티스레드	pdf2zh example.pdf -t 1
-o	출력 디렉토리	pdf2zh example.pdf -o output
-f, -c	예외	pdf2zh example.pdf -f "(MS.*)"
--share	[gradio 공개 링크 얻기]	pdf2zh -i --share
--authorized	[웹 인증 및 사용자 정의 인증 페이지 추가]	pdf2zh -i --authorized users.txt [auth.html]
--prompt	[사용자 정의 대형 모델 프롬프트 사용]	pdf2zh --prompt [prompt.txt]
--onnx	[사용자 정의 DocLayout-YOLO ONNX 모델 사용]	pdf2zh --onnx [onnx/model/path]
--serverport	[사용자 정의 WebUI 포트 사용]	pdf2zh --serverport 7860
--dir	[배치 번역]	pdf2zh --dir /path/to/translate/
--config	구성 파일	pdf2zh --config /path/to/config/config.json

전체 또는 부분 문서 번역

• 전체 번역

pdf2zh example.pdf

• 부분 번역

pdf2zh example.pdf -p 1-3,5

소스 언어와 대상 언어 지정

Google Languages Codes, DeepL Languages Codes 참조

pdf2zh example.pdf -li en -lo ko

다른 서비스로 번역

다음 표는 각 번역 서비스에 필요한 환경 변수를 보여줍니다. 각 서비스를 사용하기 전에 이러한 변수를 설정하세요.

번역기	서비스	환경 변수	기본값	참고
Google (기본)	google	없음	N/A	없음
Bing	bing	없음	N/A	없음
DeepL	deepl	DEEPL_AUTH_KEY	[Your Key]	DeepL 참조
DeepLX	deeplx	DEEPLX_ENDPOINT	https://api.deepl.com/translate	DeepLX 참조
Ollama	ollama	OLLAMA_HOST, OLLAMA_MODEL	http://127.0.0.1:11434, gemma2	Ollama 참조
OpenAI	openai	OPENAI_BASE_URL, OPENAI_API_KEY, OPENAI_MODEL	https://api.openai.com/v1, [Your Key], gpt-4o-mini	OpenAI 참조
AzureOpenAI	azure-openai	AZURE_OPENAI_BASE_URL, AZURE_OPENAI_API_KEY, AZURE_OPENAI_MODEL	[Your Endpoint], [Your Key], gpt-4o-mini	Azure OpenAI 참조
Zhipu	zhipu	ZHIPU_API_KEY, ZHIPU_MODEL	[Your Key], glm-4-flash	Zhipu 참조
ModelScope	modelscope	MODELSCOPE_API_KEY, MODELSCOPE_MODEL	[Your Key], Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct	ModelScope 참조
Silicon	silicon	SILICON_API_KEY, SILICON_MODEL	[Your Key], Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct	SiliconCloud 참조
Gemini	gemini	GEMINI_API_KEY, GEMINI_MODEL	[Your Key], gemini-1.5-flash	Gemini 참조
Azure	azure	AZURE_ENDPOINT, AZURE_API_KEY	https://api.translator.azure.cn, [Your Key]	Azure 참조
Tencent	tencent	TENCENTCLOUD_SECRET_ID, TENCENTCLOUD_SECRET_KEY	[Your ID], [Your Key]	Tencent 참조
Dify	dify	DIFY_API_URL, DIFY_API_KEY	[Your DIFY URL], [Your Key]	Dify 참조, Dify의 워크플로우 입력에서 lang_out, lang_in, text 세 변수를 정의해야 합니다.
AnythingLLM	anythingllm	AnythingLLM_URL, AnythingLLM_APIKEY	[Your AnythingLLM URL], [Your Key]	anything-llm 참조
Argos Translate	argos			argos-translate 참조
Grok	grok	GORK_API_KEY, GORK_MODEL	[Your GORK_API_KEY], grok-2-1212	Grok 참조
DeepSeek	deepseek	DEEPSEEK_API_KEY, DEEPSEEK_MODEL	[Your DEEPSEEK_API_KEY], deepseek-chat	DeepSeek 참조
OpenAI-Liked	openailiked	OPENAILIKED_BASE_URL, OPENAILIKED_API_KEY, OPENAILIKED_MODEL	url, [Your Key], model name	없음

위 표에 없는 OpenAI API와 호환되는 대형 언어 모델의 경우, 표의 OpenAI와 동일한 방식으로 환경 변수를 설정할 수 있습니다.

-s service 또는 -s service:model을 사용하여 번역 서비스를 지정합니다:

pdf2zh example.pdf -s openai:gpt-4o-mini

또는 환경 변수로 모델을 지정합니다:

set OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini
pdf2zh example.pdf -s openai

PowerShell 사용자의 경우:

$env:OPENAI_MODEL = gpt-4o-mini
pdf2zh example.pdf -s openai

예외 지정

정규식을 사용하여 보존해야 할 수식 폰트와 문자를 지정합니다:

pdf2zh example.pdf -f "(CM[^RT].*|MS.*|.*Ital)" -c "(\(|\||\)|\+|=|\d|[\u0080-\ufaff])"

기본적으로 Latex, Mono, Code, Italic, Symbol 및 Math 폰트를 보존합니다:

pdf2zh example.pdf -f "(CM[^R]|MS.M|XY|MT|BL|RM|EU|LA|RS|LINE|LCIRCLE|TeX-|rsfs|txsy|wasy|stmary|.*Mono|.*Code|.*Ital|.*Sym|.*Math)"

스레드 수 지정

-t를 사용하여 번역에 사용할 스레드 수를 지정합니다:

pdf2zh example.pdf -t 1

사용자 정의 프롬프트

--prompt를 사용하여 LLM에서 사용할 프롬프트를 지정합니다:

pdf2zh example.pdf -pr prompt.txt

prompt.txt 예시:

[
    {
        "role": "system",
        "content": "You are a professional,authentic machine translation engine.",
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "Translate the following markdown source text to ${lang_out}. Keep the formula notation {{v*}} unchanged. Output translation directly without any additional text.\nSource Text: ${text}\nTranslated Text:",
    },
]

사용자 정의 프롬프트 파일에서는 다음 세 가지 변수를 사용할 수 있습니다:

변수	내용
lang_in	소스 언어
lang_out	대상 언어
text	번역할 텍스트

API

Python

from pdf2zh import translate, translate_stream

params = {"lang_in": "en", "lang_out": "ko", "service": "google", "thread": 4}
file_mono, file_dual = translate(files=["example.pdf"], **params)[0]
with open("example.pdf", "rb") as f:
    stream_mono, stream_dual = translate_stream(stream=f.read(), **params)

HTTP

pip install pdf2zh[backend]
pdf2zh --flask
pdf2zh --celery worker

curl http://localhost:11008/v1/translate -F "[email protected]" -F "data={\"lang_in\":\"en\",\"lang_out\":\"ko\",\"service\":\"google\",\"thread\":4}"
{"id":"d9894125-2f4e-45ea-9d93-1a9068d2045a"}

curl http://localhost:11008/v1/translate/d9894125-2f4e-45ea-9d93-1a9068d2045a
{"info":{"n":13,"total":506},"state":"PROGRESS"}

curl http://localhost:11008/v1/translate/d9894125-2f4e-45ea-9d93-1a9068d2045a
{"state":"SUCCESS"}

curl http://localhost:11008/v1/translate/d9894125-2f4e-45ea-9d93-1a9068d2045a/mono --output example-mono.pdf

curl http://localhost:11008/v1/translate/d9894125-2f4e-45ea-9d93-1a9068d2045a/dual --output example-dual.pdf

curl http://localhost:11008/v1/translate/d9894125-2f4e-45ea-9d93-1a9068d2045a -X DELETE

감사의 말

• 문서 병합: PyMuPDF
• 문서 파싱: Pdfminer.six
• 문서 추출: MinerU
• 문서 미리보기: Gradio PDF
• 멀티스레드 번역: MathTranslate
• 레이아웃 파싱: DocLayout-YOLO
• 문서 표준: PDF Explained, PDF Cheat Sheets
• 다국어 폰트: Go Noto Universal

기여자

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