3 条路径 10 分钟装好 RTranslator 模型下载卡住的 1.2GB 离线模型【免费下载链接】RTranslatorOpen source real-time translation app for Android that runs locally项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/rt/RTranslator刚装上 RTranslator 就被进度条卡住这款开源 Android 离线实时翻译应用首次启动要拉取 10 个 ONNX 模型约 1.2GB是绝大多数用户的第一道坎。我实测过三条 RTranslator 模型下载 加速路径最慢的一条也能让模型 10 分钟就位。 先对比再动手三条部署路径怎么选路径适用人群耗时门槛A 电脑中转拷贝所有用户约 10 分钟低一根 USB 线即可B 替换下载源地址进阶用户、多设备持有者约 20 分钟中需会改包或用 DNS 工具C ADB 命令行推送开发者、批量测试机约 5 分钟/台高需会基本终端操作为什么要有这 1.2GB因为 RTranslator 的完全离线全靠它核心是 Meta NLLB 神经机器翻译和 OpenAI Whisper 语音识别两组模型优化后前者内存占用从 2.5GB 压到 1.3GB后者执行效率提升 4 倍。文件越大首次下载越痛下面直接给解法。 路径 A用电脑中转手动部署模型文件适用人群所有用户耗时约 10 分钟难度低具体步骤取文件在镜像站搜索 RTranslator 2.0.0 models下载压缩包并解压对照下面的清单核对齐 10 个文件NLLB_cache_initializer.onnxNLLB_decoder.onnxNLLB_embed_and_lm_head.onnxNLLB_encoder.onnxWhisper_cache_initializer.onnxWhisper_cache_initializer_batch.onnxWhisper_decoder.onnxWhisper_detokenizer.onnxWhisper_encoder.onnxWhisper_initializer.onnx连设备确认手机剩余空间至少 2GB插 USB 线通知栏选文件传输 / MTP模式。拷目录在电脑端把 10 个文件平铺进目标目录内部存储/Android/data/nie.translator.rtranslator/files/ 10 个 .onnx 直接平铺不要建子文件夹 目录不存在多半是应用还没首次运行过触校验回到手机冷启动 RTranslator它会自动识别本地文件并做完整性校验通过后即可直接使用无需再走下载流程。Android 11 及以上版本限制了应用对Android/data目录的直读直写所以电脑中转是官方数据目录最稳的写法纯手机端方案容易踩沙盒限制。这条路走不通或者嫌每次都要手动试试改地址。 路径 B把模型下载源替换为国内镜像地址适用人群进阶用户、要给多台设备装的人耗时约 20 分钟难度中定位下载地址数组MODEL_URLS定义在 DownloadFragment.java 中10 条 URL 全部指向官方 2.0.0 版本发布页。替换把数组里的地址前缀整体换成国内镜像站的同版本发布前缀文件名部分原样保留# MODEL_URLS 数组共 10 条 URL # 将官方发布页地址前缀整体替换为国内镜像同版本前缀 # 文件名与 .onnx 扩展名保持原样改完重新打包并签名安装重装替换后重新构建 APK 安装首次启动即从新源拉模型一劳永逸。不想动安装包的话还有免改包方案用 AdGuard 这类支持 DNS 重定向的工具把官方域名的解析指到镜像服务器应用侧完全不用碰。会终端的话其实有一条更短的路。⌨️ 路径 CADB 一行命令推送 onnx 模型适用人群开发者、多测试机批量部署耗时约 5 分钟/台难度高前提手机已开启 USB 调试并授权10 个.onnx已放在电脑上同一目录。adb shell mkdir -p /sdcard/Android/data/nie.translator.rtranslator/files adb push *.onnx /sdcard/Android/data/nie.translator.rtranslator/files/ adb shell ls /sdcard/Android/data/nie.translator.rtranslator/files | grep -c onnx # 输出应为 10多台设备时对adb devices的输出做循环、给每条命令加-s 设备序列号即可批量推送也可先推一个 ZIP 到设备端再解包。三条路走完大概率会遇到下面几个情况。 部署踩坑快查表现象原因处理提示校验失败、模型加载错误文件不完整或被动过换可信源重新下载用 MD5 比对并确认预留空间 ≥2GBAndroid/data里找不到应用目录应用还没完整跑过一次先启动一次 RTranslator、授予通知权限再退出重连电脑目录即出现复制进去的文件消失了应用校验后把模型移入私有存储属正常机制能正常翻译就无需处理 部署完成后校验文件数量与低内存调优数文件路径 C 最后一条命令的输出必须是10手动部署的则进目录数一遍少一个都装不齐。低内存设备8GB RAM 以下的机器建议进设置里打开支持低质量语言Whisper 的内存占用会从 0.9GB 降到 0.5GB识别质量略有折损但稳定性明显更好。批量分发把 10 个文件打成一个 ZIP配合路径 C 的循环脚本推到每台设备再解包比逐文件 push 快得多。 RTranslator 项目速览本地隐私翻译全部在设备端完成对话内容不出手机完全离线模型就位后断网可用飞机、山区都不受影响多模式对话、对讲机、文本翻译三种玩法覆盖实时与异步场景开源透明源码公开可查安全性可以自己验证现在就插上 USB 线从路径 A 开始走一遍10 分钟后模型即就位。提醒一句首次部署尽量连在 Wi-Fi 环境下进行模型落盘之后之后任何无网场合都能直接用。【免费下载链接】RTranslatorOpen source real-time translation app for Android that runs locally项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/rt/RTranslator创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 3 条路径 10 分钟装好 RTranslator 模型下载卡住的 1.2GB 离线模型
3 条路径 10 分钟装好 RTranslator 模型下载卡住的 1.2GB 离线模型【免费下载链接】RTranslatorOpen source real-time translation app for Android that runs locally项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/rt/RTranslator刚装上 RTranslator 就被进度条卡住这款开源 Android 离线实时翻译应用首次启动要拉取 10 个 ONNX 模型约 1.2GB是绝大多数用户的第一道坎。我实测过三条 RTranslator 模型下载 加速路径最慢的一条也能让模型 10 分钟就位。 先对比再动手三条部署路径怎么选路径适用人群耗时门槛A 电脑中转拷贝所有用户约 10 分钟低一根 USB 线即可B 替换下载源地址进阶用户、多设备持有者约 20 分钟中需会改包或用 DNS 工具C ADB 命令行推送开发者、批量测试机约 5 分钟/台高需会基本终端操作为什么要有这 1.2GB因为 RTranslator 的完全离线全靠它核心是 Meta NLLB 神经机器翻译和 OpenAI Whisper 语音识别两组模型优化后前者内存占用从 2.5GB 压到 1.3GB后者执行效率提升 4 倍。文件越大首次下载越痛下面直接给解法。 路径 A用电脑中转手动部署模型文件适用人群所有用户耗时约 10 分钟难度低具体步骤取文件在镜像站搜索 RTranslator 2.0.0 models下载压缩包并解压对照下面的清单核对齐 10 个文件NLLB_cache_initializer.onnxNLLB_decoder.onnxNLLB_embed_and_lm_head.onnxNLLB_encoder.onnxWhisper_cache_initializer.onnxWhisper_cache_initializer_batch.onnxWhisper_decoder.onnxWhisper_detokenizer.onnxWhisper_encoder.onnxWhisper_initializer.onnx连设备确认手机剩余空间至少 2GB插 USB 线通知栏选文件传输 / MTP模式。拷目录在电脑端把 10 个文件平铺进目标目录内部存储/Android/data/nie.translator.rtranslator/files/ 10 个 .onnx 直接平铺不要建子文件夹 目录不存在多半是应用还没首次运行过触校验回到手机冷启动 RTranslator它会自动识别本地文件并做完整性校验通过后即可直接使用无需再走下载流程。Android 11 及以上版本限制了应用对Android/data目录的直读直写所以电脑中转是官方数据目录最稳的写法纯手机端方案容易踩沙盒限制。这条路走不通或者嫌每次都要手动试试改地址。 路径 B把模型下载源替换为国内镜像地址适用人群进阶用户、要给多台设备装的人耗时约 20 分钟难度中定位下载地址数组MODEL_URLS定义在 DownloadFragment.java 中10 条 URL 全部指向官方 2.0.0 版本发布页。替换把数组里的地址前缀整体换成国内镜像站的同版本发布前缀文件名部分原样保留# MODEL_URLS 数组共 10 条 URL # 将官方发布页地址前缀整体替换为国内镜像同版本前缀 # 文件名与 .onnx 扩展名保持原样改完重新打包并签名安装重装替换后重新构建 APK 安装首次启动即从新源拉模型一劳永逸。不想动安装包的话还有免改包方案用 AdGuard 这类支持 DNS 重定向的工具把官方域名的解析指到镜像服务器应用侧完全不用碰。会终端的话其实有一条更短的路。⌨️ 路径 CADB 一行命令推送 onnx 模型适用人群开发者、多测试机批量部署耗时约 5 分钟/台难度高前提手机已开启 USB 调试并授权10 个.onnx已放在电脑上同一目录。adb shell mkdir -p /sdcard/Android/data/nie.translator.rtranslator/files adb push *.onnx /sdcard/Android/data/nie.translator.rtranslator/files/ adb shell ls /sdcard/Android/data/nie.translator.rtranslator/files | grep -c onnx # 输出应为 10多台设备时对adb devices的输出做循环、给每条命令加-s 设备序列号即可批量推送也可先推一个 ZIP 到设备端再解包。三条路走完大概率会遇到下面几个情况。 部署踩坑快查表现象原因处理提示校验失败、模型加载错误文件不完整或被动过换可信源重新下载用 MD5 比对并确认预留空间 ≥2GBAndroid/data里找不到应用目录应用还没完整跑过一次先启动一次 RTranslator、授予通知权限再退出重连电脑目录即出现复制进去的文件消失了应用校验后把模型移入私有存储属正常机制能正常翻译就无需处理 部署完成后校验文件数量与低内存调优数文件路径 C 最后一条命令的输出必须是10手动部署的则进目录数一遍少一个都装不齐。低内存设备8GB RAM 以下的机器建议进设置里打开支持低质量语言Whisper 的内存占用会从 0.9GB 降到 0.5GB识别质量略有折损但稳定性明显更好。批量分发把 10 个文件打成一个 ZIP配合路径 C 的循环脚本推到每台设备再解包比逐文件 push 快得多。 RTranslator 项目速览本地隐私翻译全部在设备端完成对话内容不出手机完全离线模型就位后断网可用飞机、山区都不受影响多模式对话、对讲机、文本翻译三种玩法覆盖实时与异步场景开源透明源码公开可查安全性可以自己验证现在就插上 USB 线从路径 A 开始走一遍10 分钟后模型即就位。提醒一句首次部署尽量连在 Wi-Fi 环境下进行模型落盘之后之后任何无网场合都能直接用。【免费下载链接】RTranslatorOpen source real-time translation app for Android that runs locally项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/rt/RTranslator创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 RELATED READING
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