quozul-translate
Aplicación web de traducción autocontenido y local que utiliza modelos de IA de alta calidad (Llama.cpp) sin necesidad de APIs, suscripciones o servicios externos.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 16:40 · upstream 23 sept 2026, 16:23 · release sin release detectada
Qué es quozul-translate
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Quozul-translate es una aplicación web de traducción autocontenido y local. Permite traducir texto directamente en el navegador utilizando modelos de inteligencia artificial de última generación que se ejecutan localmente en tu propia infraestructura. No requiere conectividad a internet, ni APIs, ni suscripciones, ni terceros para procesar tus textos. Es ideal para usuarios que desean privacidad total y control sobre la traducción.
- Traducción de documentos privados sin compartir con terceros
- Acompañamiento en idiomas minoritarios o locales
- Procesamiento de contenido personal (mensajes, correos)
- Entrenamiento de modelos personalizados con datos propios
- Reducción de costos al eliminar dependencias externas
- Modelos abiertos y libres: MiLMMT, Hy-MT2 y TranslateGemma son weights open-weight disponibles en Hugging Face
- Soporte de más de 50 idiomas incluyendo chino, japonés, coreano, árabe e hindi
- Fallback automático entre modelos según el par de idioma solicitado
- Privacidad total: ningún texto sale de tu infraestructura
- Sin dependencias externas: no requiere APIs ni suscripciones
- Depende de un servidor OpenAI-compatible (por ejemplo, Ollama) para ejecutar los modelos
- La velocidad depende del hardware local y la calidad de los modelos seleccionados
- No incluye interfaz gráfica por defecto: se requiere una web frontend adicional
- Los modelos tienen límites de contexto y tokens que pueden requerir ajustes según el uso
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Requisitos mínimos: pnpm, Node.js ≥ 20. Ejecutar con `pnpm dev` para desarrollo o `pnpm build` para producción. El servidor debe exponer un endpoint `/v1/chat/completions`. Se recomienda usar Docker para encapsular el entorno de ejecución del modelo y la aplicación frontend.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.