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Wenyi AI翻译 config.yaml逐项精讲:7大配置分类+20余个关键项完全注解

Wenyi AI翻译 config.yaml逐项精讲:7大配置分类+20余个关键项完全注解 Wenyi AI翻译 config.yaml逐项精讲7大配置分类20余个关键项完全注解【免费下载链接】wenyi将被语言阻隔的作品带到读者的语言中。Bringing literature into your language.项目地址: https://gitcode.com/BigDawnGhost/wenyiWenyi 是一款开源的AI 书籍翻译工具——将被语言阻隔的作品带到读者的语言中支持 EPUB / DOCX / PDF / 字幕等格式的长篇翻译内置全书理解、实时术语表与证据式审校。而 config.yaml 就是它的总开关7 大顶级分类、20 余个关键项决定语言方向、模型路由、质量策略和输出格式全程无需改一行代码。本文对每一项配置做逐条注解帮你从零配好第一本小说翻译。一眼看懂config.yaml 的 7 大配置分类 ️打开 config.yaml首次运行会自动生成带注释的默认版本你会看到 7 个顶级分类分类作用新手关注度language源语言与目标语言⭐⭐⭐ 必须会llm模型预设、提供商与操作路由⭐⭐⭐ 核心segment翻译批次与段落切分⭐⭐ 一般动pipeline质量与成本的流程开关最多⭐⭐⭐ 核心honorific日语敬称处理策略⭐ 按需paths状态目录位置⭐ 默认即可output单语/双语与排版输出⭐⭐ 导出前必看 官方逐项说明见 docs/zh/configuration.md流程背景见 docs/zh/pipeline.md。配置解析逻辑在 packages/core/wenyi_core/config.py未知配置项会被直接拒绝所以照抄本文写法最稳妥。分类一language —— 翻译方向怎么选language: source: auto target: zhsource: auto让模型自动识别源语言也可以显式指定ja/en/ko/ru/de等。target目标语言默认zh简体中文完整列表包含zh-Hant、en、ja、ko、fr、de、es、it、pt-BR、ru等运行uv run wenyi languages可查看。源语言与目标语言直接互译不经中文中转改成英语译文只需写target: en。⚠️ 更换target会建立独立状态目录旧译文不会自动迁移属于常见坑。分类二llm —— 模型预设与操作路由最重要⚡llm: preset: deepseek只写一行就能跑起来preset: deepseek会自动展开为连接、模型配置和strong / cheap / fast 三个档位映射默认三档都用deepseek-flash并开启 thinking。API Key 只从环境变量如DEEPSEEK_API_KEY读取不要写进配置文件。需要更强控制时可叠加三类字段字段作用providers.id定义提供商连接kind、base_url、api_key_env、timeout、max_retries、max_concurrencymodels.id定义模型请求配置所属连接、远端模型 ID、max_output_tokens等routes.操作把某个操作如polish.body、review.verify单独路由到指定模型或档位也就是说翻译用强模型、术语抽取用便宜模型、润色用专属模型这种混用全在llm里完成。此外还有两个省钱利器quotas按分钟限制请求数RPM和 token 数TPM多连接可共享同一quota_groupbudgetmax_requests/max_tokens/deadline_seconds给整次运行设预算上限。想确认当前配置实际生效了什么运行uv run wenyi models list即可无需密钥、不发送请求。配好llm后翻译总览页能按步骤、按模型、按提供商回看每一次调用的 token 用量与耗时分类三segment —— 批次与段落怎么切segment: max_tokens_per_batch: 1800 max_tokens_per_segment: 1200max_tokens_per_batch单个翻译批次的源文 token 预算按 tiktokencl100k_base估算。批越大上下文越连贯但对模型输出能力要求越高。max_tokens_per_segment超长段落按句边界拆分的阈值导出时会自动合并回原段落。新手建议先保持默认遇到段落被截断或上下文不足类问题再微调。分类四pipeline —— 质量与成本的 18 个开关 ️这是整个配置里选项最多的一块可分为四组理解基础质量开关配置项默认说明reviewtrue全书翻译完成后自动执行取证式审校--no-review可跳过polishtrue强模型全文润色质量提升明显但显著增加耗时和成本rolling_context_segments6每批翻译附带的前文译文段数book_understandingtrue预扫全书生成章节梗概全书概览注入每个翻译批次关闭可省预扫成本并发与重试prescan_concurrency: 4—— 预扫章节梗概的并发数设为1串行执行annotation_alignment: true—— EPUB 脚注/尾注的链接定位关闭后链接退化为段末标记review_concurrency: 4—— 基于同一份只读译文快照的审校块并发上限review_output_retries: 2—— 审校响应格式异常时的额外重试次数连同首次共 3 次。审校 Agent 系列review_agent_*/review_fix_*这组实现了翻译 → 初审 → 取证核查 → 影子修订 → 盲审确认的完整质量环review_agent_loop初审发现候选问题后允许 Agent 选择性请求证据再判定review_agent_max_evidence_rounds: 2取证最多 2 轮用完后必须给出结论review_conflict_arbitration各审校块对同一术语/表达的建议互相矛盾时做终局仲裁review_fix_loopreview_fix_max_rounds: 2在内存影子译文上修订并盲审最多 2 轮替换review_clean_confirmations: 2连续 2 次全书盲审无问题才接受影子译文review_autofix把审校修订正式写回章节--no-autofix则只给建议。术语表与 PDF 后端glossary_scopechapter只带本章术语省 tokenfull带全量术语表pdf_backendmineru默认支持扫描件或babeldoc经外部 HTTP bridge 尽量保留版式配套babeldoc_bridge_url/babeldoc_timeout/babeldoc_pages三项。pipeline.review开启后的成果在 Web 界面呈现左右对照原文与译文可逐段编辑、查看改动记录分类五honorific —— 日语敬称策略honorific: strategy: keep_style专治日语源文本的敬语问题三选一keep_style保留原文的关系感与语气默认推荐normalize统一规范化敬称drop在意义允许处省略。非日语源文此项不产生影响可放心保持默认。分类六paths —— 状态放哪里paths: state_dir: statestate_dir存放书籍断点、章节产物、术语库、用量账本和审校记录所有书统一使用state_dir/书名/targets/目标语言/结构。断点续跑全靠它——翻译中断后执行同一条命令即可接着跑。想换硬盘或隔离多本书的状态改这里就行。分类七output —— 导出格式与双语排版 output: mono: true bilingual: false bilingual_order: target_first bilingual_preserve_source_style: false about_page: true punctuation_normalize: true配置项说明mono生成单语译本如书名.zh.epubbilingual额外生成原文译文对照版也可用--bilingual命令行触发bilingual_ordertarget_first译文在上source_first原文在上bilingual_preserve_source_styletrue时原文保留书籍正文样式否则以灰色淡化显示about_page书末附加关于此翻译说明页punctuation_normalize仅对简体中文的导出副本做标点规范化正式状态文件不受影响bilingual: true导出的双语 EPUB 效果译文在上、原文以灰色淡化展示脚注链接自动对齐新手速查三档配置方案 场景关键改动最快出稿polish: false、book_understanding: false、review: false均衡默认保持出厂默认仅设好llm.preset和环境变量质量优先保持全部默认另在llm.routes给review.verify指定最强模型 记住三点就不会踩坑API Key 只进环境变量、改target语言等于开新状态、polish是成本大头。逐项细节随时对照 docs/zh/configuration.md上手流程参考 docs/zh/usage.md。祝翻译顺利【免费下载链接】wenyi将被语言阻隔的作品带到读者的语言中。Bringing literature into your language.项目地址: https://gitcode.com/BigDawnGhost/wenyi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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