# PLaMo 3 Translateを手元で動かしてパイプで訳すCLI plamo-tr-localを作った Date: 2026-11-05 URL: https://s.conao3.com/blog/2026/33d2c2 Author: conao3 (Naoya Yamashita) Preferred Networksの翻訳特化LLMであるPLaMo 3 Translateの重みが、2026-11-05に公開されました。 このモデルを手元のPCで動かして、シェルのパイプで文章を訳すコマンド `plamo-tr-local` を作りました。 公開リポジトリは[conao3/rust-plamo-tr-local](https://github.com/conao3/rust-plamo-tr-local)で、ライセンスはApache-2.0です。 記事の中の訳文の例はすべてPLaMo 3 Translateの生成物です。 ![img](https://s.conao3.com/img/33d2c2-flow.svg) [conao3/rust-plamo-tr-local](https://github.com/conao3/rust-plamo-tr-local): Translate text from the command line with PLaMo 3 Translate running on your machine # きっかけ [Preferred Networksのテックブログ](https://www.preferred.jp/ja/blog/tech/plamo-3-translate-weight-release)によると、PLaMo 3 Translateは0.8B・2B・8B・31Bの4つの大きさで公開されています。 llama.cpp向けのGGUFやMLX向けの量子化版もそろっています。 ただし、重みをダウンロードしただけでは訳せません。 文章を少し訳したいだけでも、PFML3という形式でプロンプトを組み、llama.cppなどでモデルを動かす必要があります。 作ろうと思ったのは、kat0hさんの[ポスト](https://x.com/kat0h/status/2118173128207851727)を見たからです。 kat0hさんは、Claudeの日本語の言い回しが嫌で、その応答を手元のPLaMoに通して表示するスクリプトを用意したそうです。 手元の翻訳モデルをパイプの1段として使えれば、こうした使い方をすぐに試せます。 # 使い方 Nixがあれば、インストールせずに実行できます。 ```console $ nix run github:conao3/rust-plamo-tr-local -- text translate-text --text 今日はいい天気ですね。 ``` Cargoでもインストールできます。 ビルドの途中でllama.cppをコンパイルするので、CMake、C++コンパイラ、libclangが要ります。 ```console $ cargo install --git https://github.com/conao3/rust-plamo-tr-local ``` 初めて実行すると、Hugging Faceの `pfnet/plamo-3-translate-<大きさ>-GGUF` からQ4\_K\_MのGGUFをキャッシュへ自動でダウンロードします。 Linuxのキャッシュは `~/.cache/plamo-tr-local` です。 アカウントもAPIキーも要らず、訳す文章はPCの外に出ません。 訳文の言語を指定しなければ、日本語の文は英語に、それ以外の言語の文は日本語に訳します。 既定の出力はJSONです。 ```console $ plamo-tr-local text translate-text --text 今日はいい天気ですね。 { "TranslatedText": "The weather is nice today, isn't it?", "SourceLanguageCode": null, "TargetLanguageCode": "en" } ``` 標準入力から読むときは `--text` を省きます。 訳文だけを取り出すときは、出力のJSONを `jq` に渡します。 ```console $ echo "Since it's raining today, I think I'll relax at home and read a book." \ | plamo-tr-local text translate-text | jq -r .TranslatedText 今日は雨だから、家でゆっくり本を読んでいようと思う。 ``` `--glossary` で語の訳を指定でき、 `--writing-style` で日本語の文体を常体の `plain` と敬体の `polite` から選べます。 ```console $ plamo-tr-local text translate-text --text "Filter tasks by owner." \ --glossary Source=owner,Target=担当者 --writing-style polite | jq -r .TranslatedText 担当者でタスクを絞り込みます。 ``` ほかに、前後の段落やページの種類を伝える `--context` と、モデルの大きさを選ぶ `--model-size` があります。 `--model-size` には `0.8b` ・ `2b` ・ `8b` ・ `31b` を指定でき、既定は `2b` です。 小さいモデルほど速く動き、大きいモデルほど自然に訳します。 # AWS CLI型のコマンド体系 コマンド体系はAWS CLIと同じ形にしました。 `<コマンド> <サブコマンド>` の後に、名前付きの引数を並べます。 # PFML3のプロンプトを組む PLaMo 3 Translateへ渡すプロンプトの形式はPFML3です。 `<|plamo:tag|>` で始まる節を連ね、データセットの種類、参考文脈、用語集、原文、訳文の言語と文体を順に書きます。 `plamo-tr-local` はGGUFのリポジトリに付く `chat_template.jinja` と同じ手順で、引数からこのプロンプトを組み立てます。 たとえば、参考文脈に "A task list" 、用語集にowner → 担当者を指定して、"Filter by owner." を日本語の敬体に訳すときのプロンプトは次のとおりです。 実際は1行の文字列で、ここでは読みやすいように節ごとに改行しています。 <|plamo:tag|>dataset<|plamo:msg|>translation <|plamo:tag|>context<|plamo:msg|>A task list <|plamo:tag|>glossary<|plamo:index|>owner<|plamo:item|>担当者 <|plamo:tag|>input<|plamo:msg|>Filter by owner. <|plamo:tag|>output<|plamo:key|>lang<|plamo:val|>ja<|plamo:key|>form<|plamo:val|>polite<|plamo:msg|> `input` の節で `lang` に原文の言語を指定しなければ、モデルが言語を判定します。 モデルは最後の `<|plamo:msg|>` に続けて訳文を生成し、 `plamo-tr-local` は `<|plamo:tag|>` などの区切りのトークンが出たところで生成を止めます。 トークンは、毎回もっとも確率の高い候補を選ぶgreedy方式で決めます。 原文に `<|plamo:` を含む文字列があると、プロンプトの区切りと見分けられません。 そのとき `plamo-tr-local` は終了コード254で止まります。 # 長い文は段落ごとに訳す モデルカードによると、モデルが一度に扱えるのは入力と出力を合わせて32,768トークンまでです。 `plamo-tr-local` は長い文章を空行で段落に分け、4,096トークン以下の塊にまとめて1回ずつ訳します。 1つの段落が4,096トークンを超えるときは、行ごとに分けます。 訳した結果は、元の文章と同じ空行と改行でつなぎ直します。 # 作るときに当たったこと ## llama-cpp-2のリビジョンの固定 Rustからllama.cppを呼ぶには、[llama-cpp-rs](https://github.com/utilityai/llama-cpp-rs)の `llama-cpp-2` クレートを使っています。 ところが、crates.ioの0.1.161に同梱されたllama.cppでは、モデルの読み込みが `unknown tokenizer: 'plamo3'` で失敗しました。 そこで、llama.cpp v0.8.0を取り込んだllama-cpp-rsのgitのリビジョンに依存を固定しました。 ```toml [dependencies.llama-cpp-2] git = "https://github.com/utilityai/llama-cpp-rs" rev = "0364f5da1c6a6ee37f507031f116ce4a09b28594" version = "0.1.162" ``` Nixでビルドするときは、gitから取る依存の中身を固定するため、 `flake.nix` の `cargoLock.outputHashes` にハッシュを書きます。 ```nix cargoLock = { lockFile = ./Cargo.lock; outputHashes."llama-cpp-2-0.1.162" = "sha256-7jI4+6tJ6s69ojMeqUbDHbbUfmlMbnecpvWrTM7iLEM="; }; ``` ## AVX2を使うビルド `llama-cpp-2` が使うバインディングのllama-cpp-sys-2は、llama.cppのCPU向けの命令セットをRustのtarget featureから決めます。 Rustのx86\_64向けの既定はSSE2までなので、そのままビルドするとllama.cppもAVX2を使いません。 AVX2を使わないビルドは、使うビルドより3〜4倍遅くなりました。 そこで、 `.cargo/config.toml` でx86\_64 Linux向けのtarget CPUを `x86-64-v3` にしました。 `x86-64-v3` はAVX2を含む水準で、IntelはHaswell以降、AMDはExcavator以降のCPUが当てはまります。 ```toml [target.x86_64-unknown-linux-gnu] rustflags = ["-C", "target-cpu=x86-64-v3"] ``` ## スレッド数の既定 手元のIntel Core Ultra 5 225Uは、性能重視のPコアと省電力のEコアが混ざったCPUで、論理CPUは14個です。 MITライセンスの本文を2bのモデルで日本語に訳す時間を、スレッド数を変えて測りました。 表の「最初のトークンまで」は、モデルを読み込んだあと、プロンプトを読んで最初のトークンを出すまでの時間です。 4スレッドは1回、ほかは3回以上測った中央値です。
スレッド数 最初のトークンまで 出力 (214トークン) 全体
4 4.6秒 13.0秒 21.2秒
7 3.2秒 10.0秒 17.0秒
10 2.9秒 9.3秒 15.9秒
14 2.7秒 10.4秒 16.8秒
![img](https://s.conao3.com/img/33d2c2-threads.svg) プロンプトの処理は14スレッドがもっとも速く、出力の生成は10スレッドがもっとも速くなりました。 8・9・11・12スレッドも測りましたが、出力の生成は10スレッドより遅くなりました。 14スレッドでは、出力の生成が7スレッドより遅くなりました。 そこで、スレッド数の既定を論理CPUの3/4にしました。 手元のCPUでは10です。 環境変数 `PLAMO_TR_LOCAL_THREADS` で変えられます。 # 速さ 同じMITライセンスの本文を日本語に訳す時間を、モデルの大きさごとに比べました。 原文は英語169語で、プロンプトは252トークンです。 Intel Core Ultra 5 225UのCPUだけを使い、スレッド数は既定の10で、どちらも3回以上測った中央値です。 処理ごとの時間は `--debug` が出す値です。 ```console $ plamo-tr-local text translate-text --text file://LICENSE | jq -r .TranslatedText ```
モデル 読み込み 最初のトークンまで 出力の速さ 全体
0.8b 2.8秒 0.7秒 71トークン/秒 6.9秒
2b 3.4秒 2.9秒 23トークン/秒 15.9秒
![img](https://s.conao3.com/img/33d2c2-speed.svg) グラフの「読み込みなど」は、全体から「最初のトークンまで」と出力の生成の時間を引いた残りで、モデルの読み込みを含みます。 訳文は0.8bが229トークン、2bが214トークンでした。 2bの訳文は次のとおりです。 > MITライセンス > > Copyright (c) <year> <copyright holders> > > 本ソフトウェアおよび関連ドキュメントファイル（以下「本ソフトウェア」）の複製を取得したすべての者に対し、以下の条件に従い、本ソフトウェアを制限なく取り扱う（本ソフトウェアの使用、複製、改変、結合、公開、頒布、サブライセンス、および／または販売を行う権利、ならびに本ソフトウェアを提供された者が同様の行為を行うことを許可する権利を含むが、これらに限定されない）ことを、無償で許諾する。 > > 上記の著作権表示および本許諾表示は、本ソフトウェアのすべての複製物または実質的な部分に含まれなければならない。 > > 本ソフトウェアは「現状のまま」提供され、明示的か黙示的かを問わず、商品性、特定目的への適合性、および非侵害性に関する保証を含むがこれらに限定されない、いかなる種類の保証も伴わない。いかなる場合においても、著作者または著作権者は、契約上の行為、不法行為、またはその他の事由を問わず、本ソフトウェアに起因し、または本ソフトウェアの使用もしくはその他の取り扱いに関連して生じたいかなる請求、損害、またはその他の責任についても、一切の責任を負わないものとする。 モデルの読み込みはコマンドを呼ぶたびにかかり、0.8bでは全体の4割を占めます。 Claudeの応答を段落ごとにパイプで渡して訳すような使い方では、この読み込みの時間が段落の数だけ積み重なります。 モデルを読み込んだまま入力を待つ常駐の形にするのが、次の課題です。 # 文体の指定で試したこと PLaMo 3 Translateの文体の指定 `form` に使える値は、常体の `plain` と敬体の `polite` の2つです。 お嬢様言葉や関西弁に訳せるかを試しました。 llama.cppの `llama-server` で2Bと8BのQ4\_K\_MのGGUFを動かし、temperatureを0にして次の指定を試しました。 - 訳文の言語の `lang` に `お嬢様言葉` ・ `関西弁` ・ `Japanese (Kansai dialect)` を入れると、原文の日本語をそのまま返しました。 - `form` に `お嬢様言葉` ・ `ojousama` ・ `kansai` を入れると、常体で訳しました。 - 参考文脈の `context` に「お嬢様言葉で訳す」と書くと、ふつうの口調で訳しました。 - お嬢様言葉の対訳の例を2組、履歴として原文の前に置くと、ふつうの口調で訳しました。 2Bと8Bのどちらでも、お嬢様言葉や関西弁の訳文は出ませんでした。 一方、日本語から日本語へ `form=polite` を付けて訳すと、2Bのモデルで常体の文を敬体に書き換えられました。 `plamo-tr-local` は原文と訳文に同じ言語を指定すると止まるので、この書き換えは `llama-server` で試しました。 今日は雨だから家で本読むわ。 → 今日は雨だから家で本を読みます。 # ライセンス `plamo-tr-local` のライセンスはApache-2.0です。 `plamo-tr-local` がダウンロードするモデルにはPreferred Networksの[PLaMoコミュニティライセンス](https://huggingface.co/pfnet/plamo-3-translate-8b/raw/main/LICENSE/ja)が適用され、要点は次のとおりです。 - 私的な利用と非商用の利用は無償です。 - 商用の利用はPLaMo商用利用登録フォームで登録したうえで、直近の事業年度の売上が10億円以下である間は無償です。 - 生成した訳文を公表するときは、PLaMoの生成物であることを明示します。 - モデルや派生モデル、生成物を第三者に提供するときは「Built with PLaMo」と表示します。 `plamo-tr-local` のREADMEにもこの表示を書いています。 使う前に、ライセンスの本文を読んでください。 # おわりに 文章をPCの外に出さずに訳したいときに使ってください。