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로컬LLM (Ollama) 이용한 파이썬 MV 번역코드 수요가 있나?

샤쿠
04/04/2026, 12:52:47
질문
5469 views · 3 likes


일한번역에 YanoljaNEXT-Rosetta-27B나 Translategemma 등 로컬모델 성능이 많이 올라온 것 같아서
요즘 gemini 인쓰고 Ollama 로컬 번역으로 갈아탔음


검열도 전혀 없고 번역자체도 딸깍이라 편함 검수 자체도 청크 기반에 전부 저장되서 엄청 편하고 오류 있으면 자동 재번역 가능 

물론 Vram 높은 GPU가 있어야한다는 단점이 있는데


연구실이나 사무실 PC에 Tailscale 연동해두면 API 딸깍으로 회사 PC로 번역할 수 있어 좋음 코드 커스터마이징도 엄청 쉽고


기본 원리는 txt 파일들 100줄 단위로 chunk로 쪼갠뒤에


Translator++ 랑 같은 원리로 쯔익으로 추출한 txt 파일에 Place holder를 통해 ---- 나 \n[] 같은걸 대체해두고

번역 완료후 덮어씌움 & placeholder 갯수가 다르면 재번역 시키는 구조


Gemini 쌀먹 동나고 무료 api 쓰다가 검열 때문에 암걸려서 만들었는데

사실 비슷한거 많고 Ollama 세팅해서 쓰는 사람 정도면 걍 Gemini 딸깍으로 자기한테 맞게 코드짤 수 있어서 수요가 있을지 모르겠네

3
10 comments
Ghost #0198d6da
04/04
argoklarke
04/04
VRAM 문제도 생각보다 금방 개선될 거 같아 트랜스포머 모델의 비효율성을 개선하려는 시도들이 계속 있어서
argoklarke
04/04
공유해주면 나도 지금 쓰는 거에 크게 참고될 거 같아. 난 에로게는 올해 처음 번역해봤고 지금 경험치는 유니티랑 티라노 쪽 밖에 없는 상탠데 MV MZ도 요즘 관심 생겨서 감사히 쓸듯
샤쿠
04/04 Edited 04/04
의견들을 보니 사실상 프롬프트랑 세팅값 공유가 필요한 느낌일 것 같은데 그쪽으로 최적화가 좀 덜 되있는 것 같아서 조금만 더 깎아 본 담에 괜찮다 싶으면 올려봄
argoklarke
04/04 Edited 04/04
기존 모델들 써오는 동안은 placeholder 문제로 제일 스트레스 많이 받았음...토큰화 시켜놔도 모델에 따라 토큰 훼손 심한 경우가 꽤 있어서 리트라이 카운트 늘리는 것 외에 더 나은 개선안이 없나 했는데 결국 더 좋은 모델이 답이었네
swanpy
04/04
마지막이 핵심이긴 하네 ㅋㅋㅋㅋ 이미 Ollama까지 세팅해서 쓰는 사람들이면 이미 자체 번역기를 만들 수준이니 그래도 서로 공유하면서 완성도 높인다고 생각하면 좋아보임
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