README.md

Co-op Translator

Automatiza y mantiene fácilmente las traducciones de tu contenido educativo en GitHub en múltiples idiomas a medida que tu proyecto evoluciona.

🌐 Soporte Multi-Idioma

Soportado por Co-op Translator

Árabe | Bengalí | Búlgaro | Birmano (Myanmar) | Chino (Simplificado) | Chino (Tradicional, Hong Kong) | Chino (Tradicional, Macao) | Chino (Tradicional, Taiwán) | Croata | Checo | Danés | Neerlandés | Estonio | Finlandés | Francés | Alemán | Griego | Hebreo | Hindi | Húngaro | Indonesio | Italiano | Japonés | Kannada | Jemer | Coreano | Lituano | Malayo | Malayalam | Maratí | Nepalí | Pidgin Nigeriano | Noruego | Persa (Farsi) | Polaco | Portugués (Brasil) | Portugués (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Rumano | Ruso | Serbio (Cirílico) | Eslovaco | Esloveno | Español | Swahili | Sueco | Tagalo (Filipino) | Tamil | Telugu | Tailandés | Turco | Ucraniano | Urdu | Vietnamita

¿Prefieres Clonar Localmente?

Este repositorio incluye traducciones en más de 50 idiomas, lo que incrementa significativamente el tamaño de la descarga. Para clonar sin las traducciones, usa el sparse checkout:

Bash / macOS / Linux:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/Azure/co-op-translator.git
cd co-op-translator
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD (Windows):

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/Azure/co-op-translator.git
cd co-op-translator
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

Esto te proporciona todo lo que necesitas para completar el curso con una descarga mucho más rápida.

Descripción general

Co-op Translator te ayuda a localizar tu contenido educativo de GitHub en múltiples idiomas sin esfuerzo. Cuando actualizas tus archivos Markdown, imágenes o notebooks, las traducciones se sincronizan automáticamente, garantizando que tu contenido permanezca preciso y actualizado para estudiantes en todo el mundo.

Ejemplo de cómo se organiza el contenido traducido:

Cómo se gestiona el estado de la traducción

Co-op Translator gestiona el contenido traducido como artefactos de software versionados,
no como archivos estáticos.

La herramienta rastrea el estado de los Markdown traducidos, imágenes y notebooks
utilizando metadatos con alcance de idioma.

Este diseño permite que Co-op Translator:

• Detecte confiablemente traducciones desactualizadas
• Trate Markdown, imágenes y notebooks de forma consistente
• Escale de forma segura en repositorios grandes, rápidos y multilingües

Al modelar las traducciones como artefactos gestionados,
los flujos de trabajo de traducción se alinean naturalmente con las prácticas modernas
de gestión de dependencias y artefactos de software.

→ Cómo se gestiona el estado de la traducción

Inicio rápido

# Crear y activar un entorno virtual (recomendado)
python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source .venv/bin/activate
# Instalar el paquete
pip install co-op-translator
# Traducir
translate -l "ko ja fr" -md

Docker:

# Descargar la imagen pública desde GHCR
docker pull ghcr.io/azure/co-op-translator:latest
# Ejecutar con la carpeta actual montada y el archivo .env proporcionado (Bash/Zsh)
docker run --rm -it --env-file .env -v "${PWD}:/work" ghcr.io/azure/co-op-translator:latest -l "ko ja fr" -md

Configuración mínima

1. Asegúrate de tener una versión de Python compatible (actualmente 3.10-3.12). En poetry (pyproject.toml) esto se maneja automáticamente.
2. Crea un archivo .env usando la plantilla: .env.template
3. Configura un proveedor LLM (Azure OpenAI o OpenAI)
4. (Opcional) Para la traducción de imágenes (-img), configura Azure AI Vision
5. (Opcional) Puedes configurar múltiples conjuntos de credenciales duplicando variables con sufijos como _1, _2, etc. Todas las variables en un conjunto deben compartir el mismo sufijo.
6. (Recomendado) Limpia cualquier traducción previa para evitar conflictos (p.ej., translations/)
7. (Recomendado) Añade una sección de traducción a tu README usando la plantilla de idiomas para README
8. Consulta: Configurar Azure AI

Uso

Traduce todos los tipos soportados:

translate -l "ko ja"

Solo Markdown:

translate -l "de" -md

Markdown + imágenes:

translate -l "pt" -md -img

Solo notebooks:

translate -l "zh" -nb

Más opciones: Referencia de comandos

Características

• Traducción automatizada para Markdown, notebooks e imágenes
• Mantiene las traducciones sincronizadas con los cambios en la fuente
• Funciona localmente (CLI) o en CI (GitHub Actions)
• Usa Azure OpenAI o OpenAI; opcionalmente Azure AI Vision para imágenes
• Preserva el formato y la estructura Markdown

Documentación

• Guía de línea de comandos
• Guía de GitHub Actions (repositorios públicos y secretos estándar)
• Guía de GitHub Actions (repositorios de organización Microsoft y configuraciones a nivel de org)
• Plantilla de idiomas para README
• Idiomas soportados
• Contribuciones
• Solución de problemas

Guía específica de Microsoft

Note

Solo para mantenedores de los repositorios “For Beginners” de Microsoft.

• Actualización de la lista de "otros cursos" (solo para repositorios MS Beginners)

Apóyanos y fomenta el aprendizaje global

¡Únete a nosotros para revolucionar cómo se comparte contenido educativo globalmente! Dale una ⭐ a Co-op Translator en GitHub y apoya nuestra misión de romper barreras idiomáticas en el aprendizaje y la tecnología. ¡Tu interés y contribuciones tienen un impacto significativo! Siempre son bienvenidas las contribuciones de código y sugerencias de funciones.

Explora contenido educativo de Microsoft en tu idioma

• LangChain4j-for-Beginners
• AZD para principiantes
• Edge AI para principiantes
• Model Context Protocol (MCP) Para principiantes
• Agentes de IA para principiantes
• IA generativa para principiantes usando .NET
• IA generativa para principiantes
• IA generativa para principiantes usando Java
• ML para principiantes
• Ciencia de Datos para principiantes
• IA para principiantes
• Ciberseguridad para principiantes
• Desarrollo web para principiantes
• IoT para principiantes
• PhiCookBook

Presentaciones en video

👉 Haz clic en la imagen abajo para ver en YouTube.

• Open at Microsoft: Una breve introducción de 18 minutos y guía rápida sobre cómo usar Co-op Translator.

  

Contribuir

Este proyecto acepta contribuciones y sugerencias. ¿Interesado en contribuir a Azure Co-op Translator? Por favor consulta nuestro CONTRIBUTING.md para guías sobre cómo puedes ayudar a que Co-op Translator sea más accesible.

Colaboradores

Código de Conducta

Este proyecto ha adoptado el Código de Conducta de Código Abierto de Microsoft. Para más información, consulte las Preguntas frecuentes sobre el Código de Conducta o contacte a opencode@microsoft.com con cualquier pregunta o comentario adicional.

IA Responsable

Microsoft está comprometido a ayudar a nuestros clientes a usar nuestros productos de IA de manera responsable, compartiendo nuestras experiencias y construyendo asociaciones basadas en la confianza mediante herramientas como Notas de Transparencia y Evaluaciones de Impacto. Muchos de estos recursos se pueden encontrar en https://aka.ms/RAI. El enfoque de Microsoft para la IA responsable se basa en nuestros principios de IA: equidad, fiabilidad y seguridad, privacidad y seguridad, inclusividad, transparencia y responsabilidad.

Los modelos a gran escala de lenguaje natural, imagen y voz, como los que se utilizan en este ejemplo, pueden comportarse de formas que sean injustas, poco fiables u ofensivas, lo que puede causar daños. Por favor, consulte la nota de transparencia del servicio Azure OpenAI para informarse sobre los riesgos y limitaciones.

El enfoque recomendado para mitigar estos riesgos es incluir un sistema de seguridad en su arquitectura que pueda detectar y prevenir comportamientos dañinos. Azure AI Content Safety proporciona una capa independiente de protección, capaz de detectar contenido dañino generado por usuarios y por IA en aplicaciones y servicios. Azure AI Content Safety incluye APIs de texto e imagen que le permiten detectar material dañino. También disponemos de un Content Safety Studio interactivo que permite visualizar, explorar y probar código de ejemplo para detectar contenido dañino en diferentes modalidades. La siguiente documentación de inicio rápido le guía para realizar solicitudes al servicio.

Otro aspecto a tener en cuenta es el rendimiento general de la aplicación. En las aplicaciones multimodales y multimodelo, consideramos que el rendimiento implica que el sistema funcione según lo esperado por usted y sus usuarios, incluyendo no generar salidas dañinas. Es importante evaluar el rendimiento de su aplicación global utilizando métricas de calidad de generación y métricas de riesgo y seguridad.

Puede evaluar su aplicación de IA en su entorno de desarrollo utilizando el prompt flow SDK. Dado un conjunto de datos de prueba o un objetivo, las generaciones de su aplicación de IA generativa se miden cuantitativamente con evaluadores incorporados o evaluadores personalizados de su elección. Para comenzar con el prompt flow sdk para evaluar su sistema, puede seguir la guía de inicio rápido. Una vez que ejecute una evaluación, puede visualizar los resultados en Azure AI Studio.

Marcas Registradas

Este proyecto puede contener marcas o logotipos de proyectos, productos o servicios. El uso autorizado de las marcas o logotipos de Microsoft está sujeto a y debe seguir las Directrices de marcas y marcas comerciales de Microsoft. El uso de marcas o logotipos de Microsoft en versiones modificadas de este proyecto no debe causar confusión ni implicar patrocinio de Microsoft. Cualquier uso de marcas o logotipos de terceros está sujeto a las políticas de esos terceros.

Obtener Ayuda

Si se queda atascado o tiene preguntas sobre cómo crear aplicaciones de IA, únase a:

Si tiene comentarios sobre el producto o errores durante el desarrollo, visite:

---

Descargo de responsabilidad: Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática Co-op Translator. Aunque nos esforzamos por la precisión, tenga en cuenta que las traducciones automatizadas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda la traducción profesional humana. No nos hacemos responsables de ningún malentendido o interpretación errónea derivada del uso de esta traducción.