يرشدك هذا الدليل خلال إعداد Azure OpenAI لترجمة اللغات وAzure Computer Vision لتحليل محتوى الصور (والذي يمكن استخدامه لاحقًا لترجمة الصور) ضمن Azure AI Foundry.
المتطلبات الأساسية:
ستبدأ بإنشاء مشروع Azure AI، والذي يعمل كمركز لإدارة موارد الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
انتقل إلى https://ai.azure.com وقم بتسجيل الدخول باستخدام حساب Azure الخاص بك.
اختر +Create لإنشاء مشروع جديد.
CoopTranslator-Project
).CoopTranslator-Hub
) (قم بإنشاء واحد جديد إذا لزم الأمر).داخل مشروعك، ستقوم بنشر نموذج Azure OpenAI ليعمل كخلفية لترجمة النصوص.
إذا لم تكن هناك بالفعل، افتح مشروعك الجديد (مثلاً CoopTranslator-Project
) في Azure AI Foundry.
من القائمة اليسرى لمشروعك، ضمن “My assets”، اختر “Models + endpoints”.
اختر + Deploy model.
اختر Deploy Base Model.
ستظهر لك قائمة بالنماذج المتاحة. قم بتصفية أو البحث عن نموذج GPT مناسب. نوصي بـ gpt-4o
.
اختر النموذج المطلوب واضغط Confirm.
اختر Deploy.
بعد النشر، يمكنك اختيار النشر من صفحة “Models + endpoints” للعثور على REST endpoint URL، Key، Deployment name، Model name وAPI version. ستحتاج هذه المعلومات لدمج نموذج الترجمة في تطبيقك.
[!NOTE] يمكنك اختيار إصدارات API من صفحة API version deprecation بناءً على متطلباتك. لاحظ أن إصدار API يختلف عن إصدار النموذج المعروض في صفحة Models + endpoints في Azure AI Foundry.
لتمكين ترجمة النصوص داخل الصور، تحتاج إلى العثور على مفتاح API ونقطة النهاية لخدمة Azure AI.
CoopTranslator-Project
). تأكد من أنك في صفحة نظرة عامة على المشروع.ابحث عن مفتاح API ونقطة النهاية من تبويب خدمة Azure AI.
انتقل إلى مشروع Azure AI الخاص بك (مثلاً CoopTranslator-Project
). تأكد من أنك في صفحة نظرة عامة على المشروع.
ابحث عن API Key و Endpoint من تبويب خدمة Azure AI.
هذا الاتصال يجعل قدرات مورد خدمة Azure AI المرتبط (بما في ذلك تحليل الصور) متاحة لمشروع AI Foundry الخاص بك. يمكنك بعد ذلك استخدام هذا الاتصال في دفاتر الملاحظات أو التطبيقات الخاصة بك لاستخراج النصوص من الصور، والتي يمكن إرسالها لاحقًا إلى نموذج Azure OpenAI للترجمة.
بحلول الآن، يجب أن تكون قد جمعت المعلومات التالية:
لـ Azure OpenAI (ترجمة النصوص):
gpt-4o
)cooptranslator-gpt4o
)لخدمات Azure AI (استخراج نص الصور عبر الرؤية):
لاحقًا، عند بناء تطبيقك، من المحتمل أن تقوم بتكوينه باستخدام بيانات الاعتماد التي جمعتها. على سبيل المثال، قد تقوم بتعيينها كمتغيرات بيئة كما يلي:
# Azure AI Service Credentials (Required for image translation)
AZURE_AI_SERVICE_API_KEY="your_azure_ai_service_api_key" # e.g., 21xasd...
AZURE_AI_SERVICE_ENDPOINT="https://your_azure_ai_service_endpoint.cognitiveservices.azure.com/"
# Azure OpenAI Credentials (Required for text translation)
AZURE_OPENAI_API_KEY="your_azure_openai_api_key" # e.g., 21xasd...
AZURE_OPENAI_ENDPOINT="https://your_azure_openai_endpoint.openai.azure.com/"
AZURE_OPENAI_MODEL_NAME="your_model_name" # e.g., gpt-4o
AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME="your_deployment_name" # e.g., cooptranslator-gpt4o
AZURE_OPENAI_API_VERSION="your_api_version" # e.g., 2024-12-01-preview
تنويه:
تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية Co-op Translator. بينما نسعى لتحقيق الدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو عدم دقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية المصدر الموثوق به. للمعلومات الهامة، يُنصح بالاستعانة بترجمة بشرية محترفة. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسير ناتج عن استخدام هذه الترجمة.