机器翻译在技术和服务上提供了多种灵活的方式，以满足不同用户的需求。关于离线翻译和私有化部署，以下是详细的解答：
离线翻译
机器翻译确实支持离线翻译。以谷歌翻译为例，其iOS和安卓应用自2016年以来一直由神经机器翻译（NMT）驱动，并提供了离线翻译功能，支持多达59种语言。这种离线NMT模型能够一次分析整个文本块，提供更自然、更准确的翻译结果。用户可以在没有网络连接的情况下，使用谷歌翻译应用程序进行纯文本翻译。需要注意的是，虽然离线翻译支持文本翻译，但某些高级功能（如实时语音翻译、图片翻译等）可能需要网络连接才能使用。
此外，阿里云等云服务提供商也提供了类似的服务。例如，阿里云的人机协同翻译平台允许用户上传文档进行翻译，虽然这一过程在上传和下载时需要网络连接，但翻译过程本身可以在一定程度上视为“离线”，因为它不依赖于实时的网络翻译服务。用户可以在有网络连接时上传文档，然后在离线状态下等待翻译完成并下载结果。
私有化部署
机器翻译同样支持私有化部署。私有环境部署可以提供更高的数据安全性、定制化配置和更好的性能控制。这种部署方式通常适用于对数据保密性有较高要求的场景，如企业内部文件翻译或商业机密文件的翻译工作。
私有化部署的机器翻译服务可以通过多种方式实现，包括但不限于：
自建模型：使用开源的机器翻译框架（如OpenNMT、Fairseq等）或自己训练模型来构建机器翻译系统。这种方式需要相应的技术知识和资源，并可能需要大量的训练数据和计算能力。
商业化软件：一些机器翻译供应商提供支持私有环境部署的商业化软件解决方案。这些解决方案通常包括模型训练、模型优化、API服务以及支持和维护等功能。
云平台部署：某些云服务提供商（如阿里云）也提供机器翻译的私有部署选项。用户可以选择将机器翻译系统部署到私有云或混合云环境中，以满足数据隐私和安全性的要求。
无论选择哪种部署方式，都需要考虑软件授权、硬件设备、翻译模型、集成和部署等多个方面的因素。此外，还需要考虑许可证授权、合规性要求、技术支持等方面的内容。
综上所述，机器翻译不仅支持离线翻译，还提供了私有化部署的选项，以满足不同用户的多样化需求。