프로젝트 구조 및 서비스 구성

#1 프로젝트 구조

translate/
│
├── app.py
├── templates/
│   ├── index.html
│   ├── login.html
│   ├── forgot_password.html
│   └── reset_password.html
├── translations/
│   └── (번역 결과 파일들이 여기에 저장됩니다)
├── static/
│   └── styles.css
└── requirements.txt
```

이와 같이 HTML 템플릿 파일과 CSS 파일을 수정하면, 

다양한 화면 크기와 방향에 따라 자동으로 레이아웃이 조정되는 반응형 웹 페이지를 구현할 수 있습니다.

 

#2 서비스 구성(백엔드: FLASK, 프론트엔드: Java Script)

1. LM Studio(local LLM)을 통한 번역 대상 텍스트의 전처리

2. DeepL API를 통한 텍스트의 번역

3. 외부 네트워크(모바일 등)에서의 접근 및 사용

4. 기타 사용자 경험의 향상을 위한 작업들

 

#3 개략적인 동작 과정

LM Studio를 실행하고 모델을 로드합니다.

LM Studio의 API 서버를 활성화합니다 (http://localhost:1234에서 실행되는지 확인).

Flask 서버를 실행합니다: python translator.py

웹 브라우저에서 http://localhost:5003에 접속합니다.

이제 번역 버튼을 클릭하면 다음 과정이 진행됩니다:

입력 텍스트가 LM Studio를 통해 전처리됩니다.

전처리된 텍스트가 DeepL API를 통해 번역됩니다.

번역된 텍스트가 다시 LM Studio를 통해 후처리됩니다.

최종 결과가 화면에 표시됩니다.