Tolgee平台自托管部署中的用户认证与机器翻译配置指南
2025-06-28 16:38:27作者:平淮齐Percy
概述
Tolgee作为一款优秀的开源本地化平台,在自托管部署时需要进行一些必要的配置才能使所有功能正常运作。本文将详细介绍如何配置用户认证系统和机器翻译服务,这是Tolgee自托管环境中两个关键但容易被忽视的配置项。
用户认证系统配置
在标准Tolgee自托管部署后,用户可能会发现系统没有用户登录界面,管理侧边栏也缺少用户管理功能。这是因为默认情况下Tolgee没有启用任何认证机制。
要启用用户认证,需要在部署时配置以下关键参数:
- 基本认证配置:必须设置认证类型,支持多种认证方式
- 管理员账户:首次部署时需要创建至少一个管理员账户
- 会话管理:配置会话过期时间和安全策略
这些配置通常通过环境变量或配置文件完成,具体取决于您的部署方式(Docker、Kubernetes或直接运行)。
机器翻译服务集成
Tolgee平台支持集成多种机器翻译服务,但在自托管环境中默认不启用任何机器翻译提供商。要启用此功能,需要:
- 选择机器翻译提供商:Tolgee支持包括Google Translate、DeepL、AWS Translate等主流服务
- 配置API密钥:为选定的服务配置有效的API凭证
- 设置配额限制:合理配置翻译配额以防止意外超额使用
特别值得注意的是,Tolgee Translator(Tolgee自有的机器翻译引擎)需要团队订阅或更高级别的许可证才能在自托管环境中使用。
最佳实践建议
- 生产环境部署时,建议同时配置用户认证和至少一种机器翻译服务
- 对于小型团队,可以考虑使用免费的机器翻译API配额
- 定期检查机器翻译API的使用情况,避免意外费用
- 为不同团队成员配置适当的权限级别
总结
Tolgee平台的自托管部署虽然简单,但要充分发挥其全部功能,特别是用户管理和机器翻译这两个核心功能,需要进行正确的配置。通过本文介绍的配置方法,用户可以轻松启用这些功能,获得完整的本地化管理体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
暂无简介
Dart
772
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355