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PDFMathTranslate 网页部署实战：从本机到团队公网访问

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PDFMathTranslate 用 AI 对 PDF 论文做双语翻译并保留公式排版。本文讲 PDFMathTranslate 网页部署：本机跑通界面、局域网共享、账号限制、反向代理加 HTTPS 公网访问。不含模型调优与集群部署。

选部署方式：Python、Docker 还是 Windows 绿色版

三种安装路径最终启动的都是同一个 Gradio 网页服务，差别只在环境管理方式：

服务器场景建议从源码构建：仓库里的 script/Dockerfile.China 针对国内网络调整了依赖源，构建慢时可以换它。

把 PDFMathTranslate 跑起来并完成首次翻译

以团队最常用的 Docker 路径为例：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pd/PDFMathTranslate.git cd PDFMathTranslate docker compose up -d --build

这条命令按 docker-compose.yml 构建镜像并后台启动容器，端口 7860 已映射到宿主机。想换端口只需修改 compose 文件里的ports行。

验证服务是否就绪：

curl -I http://127.0.0.1:7860

看到HTTP/1.1 200即说明服务在监听。浏览器打开http://localhost:7860，Gradio 页面会自动弹出（启动逻辑在 pdf2zh/gui.py 中）。

Python 直装路径只有两步：

pip install pdf2zh pdf2zh -i

-i即启动图形界面，默认监听 7860 端口。端口被占用时加--serverport 7861换一个。

Windows 绿色版从项目 Releases 页下载pdf2zh-version-win64.zip，解压后双击pdf2zh.exe，浏览器会自动打开本地服务；启动失败一般补装 VC++ 运行库即可。

界面上传一篇论文，选择源语言、目标语言和翻译服务，点击开始翻译，等待输出文件出现即为完成。下面的预览动画展示了翻译过程与双语版面的对应关系：

一行命令开放局域网访问 🔌

先说结论：通常不需要额外参数。setup_gui会依次尝试绑定::、0.0.0.0、127.0.0.1，绑到0.0.0.0即对局域网开放；Docker 路径下 compose 已映射 7860 端口。团队成员直接用http://服务器IP:7860访问。

在任一台办公电脑上验证连通性：

curl -I http://服务器IP:7860

同样返回 200 即通。这一层的风险是服务完全无鉴权，局域网内任何人都能调用翻译、消耗你的 API 额度，上传内容也只有服务端口一个访问控制点，适合先小范围试用。

加账号密码，避免服务被滥用

给服务加上登录门禁，格式为每行一个用户、逗号分隔：

printf 'alice,pw-alice\nbob,pw-bob\n' > users.txt pdf2zh -i --authorized users.txt

--authorized第一个参数是用户文件，可选第二个参数传入自定义登录页 HTML（解析逻辑见 pdf2zh/gui.py 的parse_user_passwd）。Docker 部署时把users.txt挂进容器并修改 compose 的command即可。注意密码在文件中和 HTTP 传输中都是明文，这一层只解决"谁来用"，不解决"怎么传得安全"，公网场景必须再叠一层 HTTPS。

反向代理加 HTTPS 的公网访问配置

用 Nginx 终结 TLS，把流量转给本机 7860：

server { listen 443 ssl; server_name translate.example.com; ssl_certificate /etc/nginx/cert.pem; ssl_certificate_key /etc/nginx/key.pem; client_max_body_size 200m; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:7860; } }

server_name与证书路径按实际域名替换，client_max_body_size决定能上传多大的 PDF。防火墙只放行 80/443，不再暴露 7860：

ufw allow 443/tcp

公网开放意味着服务对互联网全量可见，账号密码（见上一节）与 HTTPS 两项缺一不可；对敏感团队还可以再加 IP 白名单。

长期稳定运行：可选调整清单

以下都不是必做项，按实际遇到的问题取用，完整说明见 docs/ADVANCED.md：

配合docker stats观察容器 CPU 与内存占用，翻译高峰时若资源紧张，优先降-t而不是加机器。

出问题如何自查：先跑一遍可用性检查 ⚠️

先做一轮基础检查，排除"服务本身挂了"这类最常见情况：

docker ps # 容器是否还在运行 curl -I http://127.0.0.1:7860 # 端口是否响应 docker logs --tail 50 pdf2zh # 最近的报错 df -h . # 磁盘是否写满

再对照症状定位：

收尾：把服务接进团队工作流

服务跑稳后，下一步建议给每个成员发放独立账号（--authorized），并把"提交 PDF → 取回译文"固化进团队的文献处理流程。若后续需要程序化批量翻译或对接其他工具，参考 docs/APIS.md 的接口说明即可在现有部署上直接扩展。

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