realsub

チュートリアル

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いずれも任意の応用設定です。RealSub は同梱モデルと既定の翻訳ソースだけで動作します。 以下は、より速く・より安く・完全オフラインで翻訳したい方向けの手順です。

状態:準備中。 下記の記事本文はまだ公開していません。本リポジトリをウォッチするか、 アップデート後に改めてご確認ください。

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公開予定の記事

1. llama-server によるローカル LLM 翻訳(Sakura など)

自分のパソコンで翻訳モデルを動かし、RealSub から接続することで、テキストを一切外部へ出さない 構成にします。インターネット越しの往復による遅延もありません。

扱う予定の内容:

• Windows での llama.cpp / llama-server の導入と、量子化モデルファイルの選び方;
• 認識モデルと同じ GPU を共有する場合の VRAM 配分;
• RealSub 側の設定(設定 → 翻訳 → 翻訳ソース = ローカル、アドレス http://127.0.0.1:8178)と、実際に使われていることの確認方法;
• 遅延の現実的な目安と、ローカル翻訳が割に合わないケース。

ライセンスに関する注意(重要):Sakura などのモデルは商用利用が禁止されているため、 RealSub は同梱も配布もしていません。本記事はご自身で入手したモデルの導入方法のみを扱い、 ライセンスの遵守は利用者の責任となります。

2. 智谱(bigmodel.cn)の無料 API キーを翻訳ソースにする

既定のソースより低遅延にしたい中国本土のユーザー向け、および OpenAI 互換エンドポイントを 使いたい方向けです。

扱う予定の内容:

• bigmodel.cn での登録と API キーの発行(中国本土の携帯電話番号が必要);
• RealSub での入力(設定 → 翻訳 → 翻訳ソース = LLM(OpenAI 互換)、アドレス https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4、取得したキー、モデル名 glm-4-flash);
• リクエストが失敗したときの挙動(既定のソースへ自動的に戻り、画面に通知します);
• 無料枠・モデル名・エンドポイントは提供元の裁量で変更されます。 記事には作成日を明記します。 必ず提供元の最新情報をご確認ください。

RealSub は第三者アカウントを同梱・事前入力・仲介しません。同じ手順の要約は FAQ Q2 にあります。

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