Manga Translator UI Docker部署教程容器化运行与GPU加速的完整步骤【免费下载链接】manga-translator-ui基于manga-image-translator 实现的开源漫画AI翻译桌面工具。支持日、韩、英文漫画自动处理集成OpenAl、Gemini等多翻译引擎实现OCR文字检测、原文擦除、AI翻译、图像修复、译文排版完整链路自带可视化编辑器支持自定义文本样式一键部署开箱即用。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/man/manga-translator-uiManga Translator UI 是一款基于 manga-image-translator 的开源漫画AI翻译桌面与Web工具支持日、韩、英文漫画的自动处理集成 OpenAI、Gemini 等翻译引擎覆盖 OCR 文字检测、原文擦除、AI翻译、图像修复、译文排版的完整链路。本文以Manga Translator UI Docker部署为主线带你从零完成容器化运行与 GPU 加速配置一条命令即可启动开箱即用的漫画AI翻译Web服务。为什么选择 Docker 部署 Manga Translator UI手动安装依赖Python、CUDA、ONNX Runtime、模型权重繁琐且容易版本冲突。Manga Translator 官方提供了 Docker 镜像把整套漫画AI翻译环境封装在容器里开箱即用镜像内置 Web 界面 HTTP API启动后浏览器即可上传漫画开始翻译CPU / GPU 双版本CPU 版基于python:3.12-slimGPU 版基于nvidia/cuda:12.1.0运行时按机器条件二选一数据持久化模型、配置、日志、翻译结果全部通过卷挂载到宿主机重建容器不丢失数据。 小提示Docker 镜像提供的是Web 服务界面 API不包含桌面 Qt 工作区如果你需要本地可视化编辑器请使用桌面版安装。最快启动方法一条命令体验 CPU 版先装好 Docker含 Docker Compose然后用发布镜像直接运行无需构建docker run -d --name manga-translator -p 8000:8000 hgmzhn/manga-translator:latest-cpu启动完成后打开用户界面http://localhost:8000管理界面http://localhost:8000/admin首次访问登录页时按页面提示创建第一个管理员账号即可开始翻译。镜像同时发布在 Docker Hub 与 GHCR 两个仓库网络不佳的地区可任选其一拉取。GPU 加速部署NVIDIA 显卡的完整配置有 NVIDIA 显卡的机器推荐使用 GPU 版OCR 检测与图像修复速度会有显著提升。GPU 部署需要满足 3 个前提宿主机安装NVIDIA 驱动安装NVIDIA Container Toolkit让容器能访问显卡使用 GPU 镜像并把MT_USE_GPU设为true。# GPU 版快速启动宿主机 8001 端口映射到容器 8000 端口 docker run -d --name manga-translator-gpu --gpus all -p 8001:8000 \ -e MT_USE_GPUtrue hgmzhn/manga-translator:latest-gpu启动后访问http://localhost:8001。注意容器内部始终监听8000宿主端口8001只是外部入口可随时改成其他空闲端口。Docker Compose 持久化部署步骤长期使用推荐项目仓库内置了完整的 Compose 编排文件 packaging/docker-compose.yml同时定义了manga-translator-cpu和manga-translator-gpu两个服务。注意两个服务只启动一个否则会占用两个 Web 端口和两份模型内存。在packaging/目录下执行# CPU 版 docker compose up -d manga-translator-cpu # 或 GPU 版 docker compose up -d manga-translator-gpu长期运行的关键是把数据目录挂载出来官方 Compose 已配置好全部 7 个持久化卷宿主目录容器目录存放内容data/models/app/models模型权重与缓存通常最大data/config/app/config配置文件与模板data/fonts/app/fonts字体资源data/dict/app/dict提示词、词典和规则data/result/app/result翻译结果图片data/logs/app/logs运行日志data/server/app/manga_translator/server/data账号、权限、会话、历史自动初始化机制镜像内的启动脚本 packaging/docker-entrypoint.sh 会在每次启动时检查这些挂载目录——目录为空时自动从镜像备份恢复默认配置、字体、词典所以你即使挂载空目录也能直接跑起来。另外若希望 Web 管理界面里保存的服务器 API Key 在重建容器后保留先创建空文件packaging/data/app.env再取消 Compose 中./data/app.env:/app/.env这行注释即可。常用环境变量与内存限制参考Compose 中通过环境变量覆盖运行时行为常用项如下环境变量作用默认值MT_WEB_HOST服务监听地址0.0.0.0MT_WEB_PORT容器内服务端口8000MT_USE_GPU启用 GPU 推理GPU 镜像设truefalseMT_MODELS_TTL模型内存缓存存活秒数0为永久保留0MT_RETRY_ATTEMPTS翻译失败重试次数-1为无限重试-MT_VERBOSE是否输出详细日志false内存方面官方 Compose 给出的参考值为CPU 服务上限8G预留 2GGPU 服务上限16G预留 4G请根据服务器实际配置调整 packaging/docker-compose.yml。模型首次启用时会下载权重并占用较多磁盘/内存属于正常现象。健康检查与故障排查镜像内置了健康检查启动后每 30 秒用curl http://localhost:8000/探测一次60 秒宽限期内连续失败 3 次会被标记为unhealthy。排查时按顺序执行docker logs -f manga-translator # 查看启动日志 docker ps # 确认 STATUS 列健康状态 docker exec -it manga-translator curl -f http://localhost:8000/常见问题端口被占用把宿主机端口8000:8000改成8080:8000等空闲端口即可GPU 版启动报显存/驱动错误先确认nvidia-smi在宿主机正常且已安装 NVIDIA Container Toolkit局域网访问不通0.0.0.0只是监听所有接口实际访问还受防火墙与路由影响需自行放行端口。部署完成后的下一步服务跑起来之后就可以体验完整的漫画AI翻译链路了上传日漫章节 → 自动检测文字区域 → 擦除原文 → 调用 AI 翻译 → 智能排版回写。桌面版则提供完整的可视化编辑器支持蒙版编辑、笔刷修复与自定义文本样式编辑器源码位于 desktop_qt_ui/editor/翻译引擎实现位于 manga_translator/translators/可进一步阅读。更多细节可参考官方文档Docker 部署指南中文、Docker 部署指南英文。最后三条安全提醒公开部署前务必把示例管理员密码替换为随机长密码不要把.env、账号数据、API Key 等敏感内容提交到 Git定期备份data/server与data/result它们包含你的账号与翻译成果。【免费下载链接】manga-translator-ui基于manga-image-translator 实现的开源漫画AI翻译桌面工具。支持日、韩、英文漫画自动处理集成OpenAl、Gemini等多翻译引擎实现OCR文字检测、原文擦除、AI翻译、图像修复、译文排版完整链路自带可视化编辑器支持自定义文本样式一键部署开箱即用。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/man/manga-translator-ui创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Manga Translator UI Docker部署教程：容器化运行与GPU加速的完整步骤
Manga Translator UI Docker部署教程容器化运行与GPU加速的完整步骤【免费下载链接】manga-translator-ui基于manga-image-translator 实现的开源漫画AI翻译桌面工具。支持日、韩、英文漫画自动处理集成OpenAl、Gemini等多翻译引擎实现OCR文字检测、原文擦除、AI翻译、图像修复、译文排版完整链路自带可视化编辑器支持自定义文本样式一键部署开箱即用。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/man/manga-translator-uiManga Translator UI 是一款基于 manga-image-translator 的开源漫画AI翻译桌面与Web工具支持日、韩、英文漫画的自动处理集成 OpenAI、Gemini 等翻译引擎覆盖 OCR 文字检测、原文擦除、AI翻译、图像修复、译文排版的完整链路。本文以Manga Translator UI Docker部署为主线带你从零完成容器化运行与 GPU 加速配置一条命令即可启动开箱即用的漫画AI翻译Web服务。为什么选择 Docker 部署 Manga Translator UI手动安装依赖Python、CUDA、ONNX Runtime、模型权重繁琐且容易版本冲突。Manga Translator 官方提供了 Docker 镜像把整套漫画AI翻译环境封装在容器里开箱即用镜像内置 Web 界面 HTTP API启动后浏览器即可上传漫画开始翻译CPU / GPU 双版本CPU 版基于python:3.12-slimGPU 版基于nvidia/cuda:12.1.0运行时按机器条件二选一数据持久化模型、配置、日志、翻译结果全部通过卷挂载到宿主机重建容器不丢失数据。 小提示Docker 镜像提供的是Web 服务界面 API不包含桌面 Qt 工作区如果你需要本地可视化编辑器请使用桌面版安装。最快启动方法一条命令体验 CPU 版先装好 Docker含 Docker Compose然后用发布镜像直接运行无需构建docker run -d --name manga-translator -p 8000:8000 hgmzhn/manga-translator:latest-cpu启动完成后打开用户界面http://localhost:8000管理界面http://localhost:8000/admin首次访问登录页时按页面提示创建第一个管理员账号即可开始翻译。镜像同时发布在 Docker Hub 与 GHCR 两个仓库网络不佳的地区可任选其一拉取。GPU 加速部署NVIDIA 显卡的完整配置有 NVIDIA 显卡的机器推荐使用 GPU 版OCR 检测与图像修复速度会有显著提升。GPU 部署需要满足 3 个前提宿主机安装NVIDIA 驱动安装NVIDIA Container Toolkit让容器能访问显卡使用 GPU 镜像并把MT_USE_GPU设为true。# GPU 版快速启动宿主机 8001 端口映射到容器 8000 端口 docker run -d --name manga-translator-gpu --gpus all -p 8001:8000 \ -e MT_USE_GPUtrue hgmzhn/manga-translator:latest-gpu启动后访问http://localhost:8001。注意容器内部始终监听8000宿主端口8001只是外部入口可随时改成其他空闲端口。Docker Compose 持久化部署步骤长期使用推荐项目仓库内置了完整的 Compose 编排文件 packaging/docker-compose.yml同时定义了manga-translator-cpu和manga-translator-gpu两个服务。注意两个服务只启动一个否则会占用两个 Web 端口和两份模型内存。在packaging/目录下执行# CPU 版 docker compose up -d manga-translator-cpu # 或 GPU 版 docker compose up -d manga-translator-gpu长期运行的关键是把数据目录挂载出来官方 Compose 已配置好全部 7 个持久化卷宿主目录容器目录存放内容data/models/app/models模型权重与缓存通常最大data/config/app/config配置文件与模板data/fonts/app/fonts字体资源data/dict/app/dict提示词、词典和规则data/result/app/result翻译结果图片data/logs/app/logs运行日志data/server/app/manga_translator/server/data账号、权限、会话、历史自动初始化机制镜像内的启动脚本 packaging/docker-entrypoint.sh 会在每次启动时检查这些挂载目录——目录为空时自动从镜像备份恢复默认配置、字体、词典所以你即使挂载空目录也能直接跑起来。另外若希望 Web 管理界面里保存的服务器 API Key 在重建容器后保留先创建空文件packaging/data/app.env再取消 Compose 中./data/app.env:/app/.env这行注释即可。常用环境变量与内存限制参考Compose 中通过环境变量覆盖运行时行为常用项如下环境变量作用默认值MT_WEB_HOST服务监听地址0.0.0.0MT_WEB_PORT容器内服务端口8000MT_USE_GPU启用 GPU 推理GPU 镜像设truefalseMT_MODELS_TTL模型内存缓存存活秒数0为永久保留0MT_RETRY_ATTEMPTS翻译失败重试次数-1为无限重试-MT_VERBOSE是否输出详细日志false内存方面官方 Compose 给出的参考值为CPU 服务上限8G预留 2GGPU 服务上限16G预留 4G请根据服务器实际配置调整 packaging/docker-compose.yml。模型首次启用时会下载权重并占用较多磁盘/内存属于正常现象。健康检查与故障排查镜像内置了健康检查启动后每 30 秒用curl http://localhost:8000/探测一次60 秒宽限期内连续失败 3 次会被标记为unhealthy。排查时按顺序执行docker logs -f manga-translator # 查看启动日志 docker ps # 确认 STATUS 列健康状态 docker exec -it manga-translator curl -f http://localhost:8000/常见问题端口被占用把宿主机端口8000:8000改成8080:8000等空闲端口即可GPU 版启动报显存/驱动错误先确认nvidia-smi在宿主机正常且已安装 NVIDIA Container Toolkit局域网访问不通0.0.0.0只是监听所有接口实际访问还受防火墙与路由影响需自行放行端口。部署完成后的下一步服务跑起来之后就可以体验完整的漫画AI翻译链路了上传日漫章节 → 自动检测文字区域 → 擦除原文 → 调用 AI 翻译 → 智能排版回写。桌面版则提供完整的可视化编辑器支持蒙版编辑、笔刷修复与自定义文本样式编辑器源码位于 desktop_qt_ui/editor/翻译引擎实现位于 manga_translator/translators/可进一步阅读。更多细节可参考官方文档Docker 部署指南中文、Docker 部署指南英文。最后三条安全提醒公开部署前务必把示例管理员密码替换为随机长密码不要把.env、账号数据、API Key 等敏感内容提交到 Git定期备份data/server与data/result它们包含你的账号与翻译成果。【免费下载链接】manga-translator-ui基于manga-image-translator 实现的开源漫画AI翻译桌面工具。支持日、韩、英文漫画自动处理集成OpenAl、Gemini等多翻译引擎实现OCR文字检测、原文擦除、AI翻译、图像修复、译文排版完整链路自带可视化编辑器支持自定义文本样式一键部署开箱即用。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/man/manga-translator-ui创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考