การตั้งค่า Azure AI¶
ใช้คำแนะนำนี้เมื่อคุณต้องการกำหนดค่า Azure OpenAI สำหรับการแปลข้อความ และ Azure AI Vision สำหรับการดึงข้อความจากรูปภาพ
ความต้องการเบื้องต้น¶
- การสมัครใช้งาน Azure.
- สิทธิ์ในการสร้างหรือใช้งานทรัพยากร Azure AI และการปรับใช้โมเดล.
- โปรเจกต์ใน Azure AI Foundry หรือการเข้าถึงทรัพยากร Azure OpenAI และ Azure AI Vision ที่เทียบเท่า.
สร้างโปรเจกต์ Azure AI¶
- เปิด Azure AI Foundry.
- สร้างหรือเลือกโปรเจกต์.
- สร้างหรือเลือก AI hub สำหรับโปรเจกต์.
- เปิดภาพรวมของโปรเจกต์หลังจากสร้างเสร็จ.
ปรับใช้โมเดล Azure OpenAI¶
- ในโปรเจกต์ ให้เปิด Models + endpoints.
- เลือก Deploy model.
- เลือกโมเดล GPT เช่น
gpt-4o. - ปรับใช้โมเดล.
- บันทึก endpoint, deployment name, model name, API key และ API version.
Note
เวอร์ชัน API ของ Azure OpenAI แยกจากเวอร์ชันของโมเดลที่แสดงใน Azure AI Foundry เลือกเวอร์ชัน API ที่ได้รับการรองรับสำหรับการปรับใช้ของคุณ.
กำหนดค่า Azure AI Vision¶
การแปลภาพใช้ Azure AI Vision เพื่อดึงข้อความจากรูปภาพต้นฉบับก่อนที่ข้อความจะถูกแปล.
ในโปรเจกต์ Azure AI ของคุณ ให้ค้นหา Azure AI Services key และ endpoint.

บันทึก:
- endpoint ของ Azure AI Service
- API key ของ Azure AI Service
ตัวแปรแวดล้อม¶
เพิ่มข้อมูลรับรองไปยังไฟล์ .env หรือความลับของ CI.
# Azure AI Vision จำเป็นสำหรับการแปลภาพ
AZURE_AI_SERVICE_API_KEY="..."
AZURE_AI_SERVICE_ENDPOINT="https://<resource>.cognitiveservices.azure.com/"
# Azure OpenAI จำเป็นสำหรับการแปลข้อความ
AZURE_OPENAI_API_KEY="..."
AZURE_OPENAI_ENDPOINT="https://<resource>.openai.azure.com/"
AZURE_OPENAI_MODEL_NAME="gpt-4o"
AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME="<deployment>"
AZURE_OPENAI_API_VERSION="2024-12-01-preview"
Co-op Translator ยังรองรับชุดข้อมูลรับรองแบบสำรอง (fallback) ทางเลือก โดยทำสำเนาชุดผู้ให้บริการทั้งหมดพร้อมคำต่อท้ายเช่น _1 หรือ _2; ตัวแปรทั้งหมดในชุดสำรองต้องมีคำต่อท้ายเดียวกัน.
AZURE_OPENAI_API_KEY_1="..."
AZURE_OPENAI_ENDPOINT_1="https://<resource-1>.openai.azure.com/"
AZURE_OPENAI_MODEL_NAME_1="gpt-4o"
AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME_1="<deployment-1>"
AZURE_OPENAI_API_VERSION_1="2024-12-01-preview"
ขั้นตอนต่อไป¶
- กลับไปที่ การกำหนดค่า เพื่อตั้งค่าตัวแปรแวดล้อมในเครื่องหรือ CI.
- ใช้ ข้อมูลอ้างอิง CLI สำหรับคำสั่งแปล.
- ใช้ GitHub Actions เพื่อทำให้คำขอ pull request สำหรับการแปลเป็นแบบอัตโนมัติ.