Automatizați și mențineți cu ușurință traducerile pentru conținutul educațional GitHub în mai multe limbi pe măsură ce proiectul dvs. evoluează.
Suportat de Co-op Translator
Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese
Preferi să clonezi local?
Acest depozit include traduceri în peste 50 de limbi, ceea ce crește semnificativ dimensiunea descărcării. Pentru a clona fără traduceri, folosește 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"Aceasta îți oferă tot ce ai nevoie pentru a finaliza cursul cu o descărcare mult mai rapidă.
Co-op Translator te ajută să localizezi conținutul educațional GitHub în mai multe limbi fără efort. Când îți actualizezi fișierele Markdown, imaginile sau notebook-urile, traducerile rămân sincronizate automat, asigurând că conținutul tău este precis și actualizat pentru cursanții din întreaga lume.
Exemplu despre cum este organizat conținutul tradus:
Co-op Translator gestionează conținutul tradus ca artefacte software versionate,
nu ca fișiere statice.
Unealta urmărește starea Markdown-ului, imaginilor și notebook-urilor traduse folosind metadate specifice limbii.
Această concepție permite Co-op Translator să:
- Detecteze fiabil traducerile depășite
- Trateze în mod consecvent Markdown-ul, imaginile și notebook-urile
- Se extindă în siguranță în depozite mari, complexe și multi-lingvistice, cu ritm rapid
Modelând traducerile ca artefacte gestionate, fluxurile de lucru de traducere se aliniază natural cu practicile moderne de gestiune a dependențelor și artefactelor software.
→ Cum este gestionată starea traducerii
# Creează și activează un mediu virtual (recomandat)
python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source .venv/bin/activate
# Instalează pachetul
pip install co-op-translator
# Traduce
translate -l "ko ja fr" -mdDocker:
# Trage imaginea publică de pe GHCR
docker pull ghcr.io/azure/co-op-translator:latest
# Rulează cu folderul curent montat și .env furnizat (Bash/Zsh)
docker run --rm -it --env-file .env -v "${PWD}:/work" ghcr.io/azure/co-op-translator:latest -l "ko ja fr" -md- Asigură-te că ai o versiune Python suportată (în prezent 3.10-3.12). În poetry (pyproject.toml) acest lucru este gestionat automat.
- Creează un fișier
.envfolosind șablonul: .env.template - Configurează un furnizor LLM (Azure OpenAI sau OpenAI)
- (Opțional) Pentru traducerea imaginilor (
-img), configurează Azure AI Vision - (Opțional) Poți configura mai multe seturi de acreditări duplicând variabilele cu sufixe precum
_1,_2etc. Toate variabilele dintr-un set trebuie să aibă același sufix. - (Recomandat) Curăță orice traduceri anterioare pentru a evita conflictele (ex:
translations/) - (Recomandat) Adaugă o secțiune de traducere în README folosind șablonul pentru limbi din README
- Vezi: Configurarea Azure AI
Tradu toate tipurile suportate:
translate -l "ko ja"Doar Markdown:
translate -l "de" -mdMarkdown + imagini:
translate -l "pt" -md -imgDoar notebook-uri:
translate -l "zh" -nbMai multe opțiuni: Referință de comandă
- Traducere automată pentru Markdown, notebook-uri și imagini
- Menține traducerile sincronizate cu modificările sursă
- Funcționează local (CLI) sau în CI (GitHub Actions)
- Folosește Azure OpenAI sau OpenAI; opțional Azure AI Vision pentru imagini
- Păstrează formatul și structura Markdown
- Ghid de linie de comandă
- Ghid GitHub Actions (Depozite publice & secrete standard)
- Ghid GitHub Actions (depozite organizație Microsoft & configurări la nivel org)
- Șablon limbi README
- Limbi suportate
- Contribuții
- Depanare
Note
Doar pentru menținătorii depozitelor Microsoft “For Beginners”.
Alătură-te să revoluționăm modul în care conținutul educațional este împărtășit la nivel global! Dă ⭐ proiectului Co-op Translator pe GitHub și susține misiunea noastră de a elimina barierele lingvistice în învățare și tehnologie. Interesul și contribuțiile tale au un impact semnificativ! Contribuții de cod și sugestii de funcționalități sunt întotdeauna binevenite.
- LangChain4j-for-Beginners
- AZD for Beginners
- Edge AI for Beginners
- Model Context Protocol (MCP) For Beginners
- AI Agents for Beginners
- Generative AI for Beginners using .NET
- Generative AI for Beginners
- Generative AI for Beginners using Java
- ML for Beginners
- Data Science for Beginners
- AI for Beginners
- Cybersecurity for Beginners
- Web Dev for Beginners
- IoT for Beginners
- PhiCookBook
👉 Apasă pe imaginea de mai jos pentru a viziona pe YouTube.
-
Open at Microsoft: O scurtă introducere de 18 minute și un ghid rapid despre cum să folosești Co-op Translator.
Acest proiect primește cu bucurie contribuții și sugestii. Interesat să contribui la Azure Co-op Translator? Te rugăm să consulți CONTRIBUTING.md pentru ghiduri despre cum poți ajuta ca Co-op Translator să fie mai accesibil.
Acest proiect a adoptat Codul de conduită Open Source Microsoft. Pentru mai multe informații, consultați FAQ Cod de conduită sau contactați opencode@microsoft.com pentru întrebări sau comentarii suplimentare.
Microsoft se angajează să ajute clienții să utilizeze responsabil produsele noastre AI, să împărtășească învățăturile noastre și să construiască parteneriate bazate pe încredere prin instrumente precum Notele de transparență și Evaluările impactului. Multe dintre aceste resurse pot fi găsite la https://aka.ms/RAI. Abordarea Microsoft privind AI responsabilă se bazează pe principiile noastre AI de echitate, fiabilitate și siguranță, confidențialitate și securitate, incluziune, transparență și responsabilitate.
Modelele pe scară largă de limbaj natural, imagine și voce - cum sunt cele folosite în acest exemplu - pot avea un comportament care ar putea fi nedrept, nesigur sau ofensator, cauzând astfel daune. Consultați nota de transparență a serviciului Azure OpenAI pentru a fi informat despre riscuri și limitări.
Abordarea recomandată pentru a atenua aceste riscuri este să includeți în arhitectura dvs. un sistem de siguranță care să poată detecta și preveni comportamentul dăunător. Azure AI Content Safety oferă un strat independent de protecție, capabil să detecteze conținut dăunător generat de utilizatori și de AI în aplicații și servicii. Azure AI Content Safety include API-uri pentru text și imagine care vă permit să detectați materiale dăunătoare. De asemenea, avem un studio interactiv Content Safety Studio care vă permite să vizualizați, să explorați și să testați cod exemplu pentru detectarea conținutului dăunător în diferite modalități. Următoarea documentație quickstart vă ghidează în efectuarea solicitărilor către serviciu.
Un alt aspect de luat în calcul este performanța generală a aplicației. În cazul aplicațiilor multimodale și multimodel, considerăm performanța ca fiind faptul că sistemul funcționează așa cum vă așteptați dvs. și utilizatorii dvs., inclusiv să nu genereze ieșiri dăunătoare. Este important să evaluați performanța aplicației dvs. folosind măsurători de calitate a generării și de risc și siguranță.
Puteți evalua aplicația dvs. AI în mediul de dezvoltare folosind prompt flow SDK. Pe baza unui set de date de test sau unui obiectiv, generările aplicației dvs. AI generative sunt măsurate cantitativ cu evaluatori încorporați sau evaluatori personalizați la alegere. Pentru a începe să utilizați prompt flow sdk pentru a vă evalua sistemul, puteți urma ghidul quickstart. După ce executați o rulare de evaluare, puteți vizualiza rezultatele în Azure AI Studio.
Acest proiect poate conține mărci comerciale sau logo-uri pentru proiecte, produse sau servicii. Utilizarea autorizată a mărcilor comerciale sau logo-urilor Microsoft este supusă și trebuie să respecte Ghidul de utilizare a mărcilor comerciale și brandurilor Microsoft. Utilizarea mărcilor comerciale sau logo-urilor Microsoft în versiuni modificate ale acestui proiect nu trebuie să creeze confuzie sau să sugereze sponsorizarea Microsoft. Orice utilizare a mărcilor comerciale sau logo-urilor terțe este supusă politicilor acelor terțe părți.
Dacă aveți dificultăți sau întrebări despre construirea aplicațiilor AI, alăturați-vă:
Dacă aveți feedback despre produs sau erori în timpul procesului de dezvoltare, accesați:
Declinare a responsabilității:
Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI Co-op Translator. Deși ne străduim pentru acuratețe, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa nativă trebuie considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm răspunderea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care rezultă din utilizarea acestei traduceri.