AI 번역

AI 번역 기능을 사용하면 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 열린 TS 파일에 대한 번역을 자동으로 생성할 수 있습니다. 로컬 LLM 서버(예: Ollama, LM Studio 또는 llama.cpp) 또는 OpenAI 호환 REST 프로토콜을 지원하는 클라우드 기반 API(예: OpenAI, Groq 또는 Anthropic)를 사용할 수 있습니다.

Qt Linguist 두 가지 API 모드를 지원합니다:

• Ollama - Ollama의 기본 REST API. Ollama를 로컬에서 실행할 때 사용합니다.
• OpenAI 호환 - 표준 OpenAI REST API 형식입니다. 다음 용도로 사용합니다:
  • 로컬 서버: LM Studio, llama.cpp 또는 Ollama(OpenAI 호환 모드도 지원)
  • 클라우드 제공업체: OpenAI, Groq, DeepSeek 등

로컬 LLM 서버 설정

로컬 서버에서 AI 번역을 사용하려면 다음 중 하나를 설치하고 하나 이상의 모델을 다운로드하세요:

• Ollama - 사용하기 쉽고 모델을 자동으로 관리합니다.
• LM Studio - 모델 브라우저를 갖춘 GUI 애플리케이션
• llama.cpp - 경량, GGUF 모델 직접 실행

Ollama의 경우 명령줄을 사용하여 모델을 가져옵니다:

ollama pull qwen3:14b
ollama serve

LM Studio의 경우 애플리케이션의 인터페이스를 통해 모델을 다운로드하고 로컬 서버를 시작합니다:

lms server start

llama.cpp의 경우 기본 제공 모델 프리셋 중 하나를 사용할 수 있습니다:

llama-server --fim-qwen-7b-default

또는 GGUF 모델 파일을 다운로드하고 서버를 수동으로 시작하세요:

llama-server -m model.gguf --port 8080

클라우드 API 사용

클라우드 기반 번역 서비스를 사용하려면 API 유형으로 OpenAI 호환을 선택하고 제공업체의 API 엔드포인트 URL을 입력한 다음 API 키를 제공하세요.

/v1 경로 접미사 없이 기본 URL만 입력하세요. 예를 들어 OpenRouter의 경우 https://openrouter.ai/api 을 사용합니다. 올바른 엔드포인트 URL은 제공업체의 설명서를 참조하세요.

AI 번역 대화 상자 사용하기

언어 전문가에서 Tools > AI Translation 을 선택하여 AI 번역 대화 상자를 엽니다:

대화 상자의 Configuration 부분이 제공됩니다:

• API Type오라마의 기본 API를 사용하는 로컬 오라마 서버의 경우 오라마를 선택하거나 LM Studio용 OpenAI 호환, llama.cpp, 클라우드 API 또는 OpenAI 호환 모드의 오라마를 선택합니다.
• Server URL서버가 수신 대기하는 기본 URL입니다. /v1 경로 접미사를 포함하지 마십시오. 기본값: Ollama의 경우 http://localhost:11434, OpenAI 호환의 경우 http://localhost:8080.
• API Key클라우드 API용 인증 키(로컬 서버의 경우 선택 사항).
• Model: 사용 가능한 모델의 드롭다운 목록.
• Context: 번역 정확도를 높이기 위한 선택적 애플리케이션 컨텍스트(예: "의료 소프트웨어", "비디오 게임", "금융 애플리케이션").

대화 상자의 Selection 부분이 제공합니다:

• File번역할 TS 파일.
• Filter번역을 특정 그룹(컨텍스트 또는 레이블)으로 제한합니다.
• Translate를 클릭하여 AI 번역을 시작합니다.

대화 상자의 Progress 부분은 다음을 제공합니다:

• 번역 진행을 중지하는 중지 버튼
• Apply Translations번역된 항목을 TS 파일에 적용합니다.

번역 중에는 진행률 메시지가 Translation Log 에 표시됩니다. 번역이 완료되면 로그에서 번역된 텍스트를 검토합니다. Apply Translations 을 클릭하여 AI가 생성한 번역을 TS 파일에 삽입합니다.

추천 모델

번역 작업에는 품질, 속도 및 리소스 사용량 간의 균형을 맞추기 위해 다음 모델을 권장합니다. 이러한 모델은 다음에서 찾을 수 있습니다:

• Ollama - 모델명으로 검색(예: ollama pull qwen3:14b)
• LM Studio - 모델 브라우저에서 검색
• Hugging Face - llama.cpp용 GGUF 파일 다운로드

리소스가 제한된 시스템의 경우 Qwen3 8B(5GB) 또는 Qwen2.5 7B(5GB)와 같은 더 작은 버전이 더 적은 메모리를 필요로 하면서도 합리적인 번역 품질을 제공합니다.