co-op-translator

Co-op Translator

Elegantně automatizujte a udržujte překlady pro váš vzdělávací obsah na GitHubu ve více jazycích, jak se váš projekt vyvíjí.

🌐 Podpora více jazyků

Podporováno Co-op Translator

Raději klonovat lokálně?

Toto repozitář obsahuje více než 50 jazykových překladů, což značně zvyšuje velikost stahování. Pro klonování bez překladů použijte 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"
Díky tomu získáte vše potřebné ke splnění kurzu s mnohem rychlejším stažením.

Přehled

Co-op Translator vám pomůže snadno lokalizovat váš vzdělávací obsah na GitHubu do více jazyků.
Když aktualizujete své soubory Markdown, obrázky nebo notebooky, překlady se automaticky synchronizují a zajišťují, že váš obsah zůstává přesný a aktuální pro studenty po celém světě.

Příklad, jak je přeložený obsah organizován:

Example

Jak je spravován stav překladu

Co-op Translator spravuje přeložený obsah jako verzované softwarové artefakty,
nikoliv jako statické soubory.

Nástroj sleduje stav přeložených Markdownů, obrázků a notebooků
pomocí metadata specifických pro jazyk.

Tento přístup umožňuje Co-op Translator:

Spolehlivě detekovat zastaralé překlady
Konzistentně zacházet s Markdowny, obrázky a notebooky
Bezpečně škálovat v rozsáhlých, rychle se vyvíjejících, vícejazyčných repozitářích

Modelováním překladů jako spravovaných artefaktů
jsou pracovní postupy překladu přirozeně sladěny s moderními
postupy správy softwarových závislostí a artefaktů.

→ Jak je spravován stav překladu

Rychlý start

# Vytvořte a aktivujte virtuální prostředí (doporučeno)
python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source .venv/bin/activate
# Nainstalujte balíček
pip install co-op-translator
# Přeložit
translate -l "ko ja fr" -md

Docker:

# Stáhněte veřejný obraz z GHCR
docker pull ghcr.io/azure/co-op-translator:latest
# Spusťte s namontovanou aktuální složkou a poskytnutým .env (Bash/Zsh)
docker run --rm -it --env-file .env -v "${PWD}:/work" ghcr.io/azure/co-op-translator:latest -l "ko ja fr" -md

Minimální nastavení

Ujistěte se, že máte podporovanou verzi Pythonu (aktuálně 3.10–3.12). V poetry (pyproject.toml) je to řešeno automaticky.
Vytvořte soubor .env pomocí šablony: .env.template
Nakonfigurujte jednoho poskytovatele LLM (Azure OpenAI nebo OpenAI)
(Volitelné) Pro překlad obrázků (-img) nastavte Azure AI Vision
(Volitelné) Můžete konfigurovat více sad přihlašovacích údajů duplikací proměnných s příponou jako _1, _2 apod. Všechny proměnné v sadě musí mít stejnou příponu.
(Doporučeno) Vyčistěte případné předchozí překlady, aby nedocházelo ke konfliktům (např. translations/)
(Doporučeno) Přidejte překladovou sekci do vašeho README pomocí README languages template
Viz: Set up Azure AI

Použití

Přeložte všechny podporované typy:

translate -l "ko ja"

Pouze Markdown:

translate -l "de" -md

Markdown + obrázky:

translate -l "pt" -md -img

Pouze notebooky:

translate -l "zh" -nb

Další přepínače: Příkazový manuál

Funkce

Automatizovaný překlad Markdownu, notebooků a obrázků
Udržuje překlady v synchronizaci s původními změnami
Funguje lokálně (CLI) i v CI (GitHub Actions)
Používá Azure OpenAI nebo OpenAI; volitelně Azure AI Vision pro obrázky
Zachovává formátování a strukturu Markdownu

Dokumentace

Průvodce specifický pro Microsoft

[!NOTE] Pouze pro správce repozitářů Microsoft „Pro začátečníky“.

Aktualizace seznamu „dalších kurzů“ (pouze pro MS Beginners repozitáře)

Podpořte nás a napomozte celosvětovému vzdělávání

Přidejte se k nám v revoluci sdílení vzdělávacího obsahu po celém světě! Dejte Co-op Translator ⭐ na GitHubu a podpořte náš cíl překonat jazykové bariéry ve vzdělávání a technologiích. Váš zájem a příspěvky mají významný dopad! Vítáme kódové příspěvky a návrhy funkcí.

Objevte vzdělávací obsah Microsoft ve vašem jazyce

Video prezentace

👉 Klikněte na obrázek níže pro zhlédnutí na YouTube.

Open at Microsoft: Stručný 18minutový úvod a rychlý průvodce používáním Co-op Translator.

Přispívání

Tento projekt vítá příspěvky a návrhy. Máte zájem přispět do Azure Co-op Translator? Prosím prostudujte si naše CONTRIBUTING.md s pokyny, jak můžete pomoci zpřístupnit Co-op Translator širšímu publiku.

Přispěvatelé

Kod chování

Tento projekt přijal Microsoft Open Source Code of Conduct. Pro více informací viz Často kladené dotazy k Kodexu chování nebo kontaktujte opencode@microsoft.com s dalšími otázkami či komentáři.

Odpovědná umělá inteligence

Microsoft se zavazuje pomáhat našim zákazníkům používat naše AI produkty odpovědně, sdílet naše poznatky a budovat důvěryhodná partnerství prostřednictvím nástrojů jako Transparency Notes a Impact Assessments. Mnoho těchto zdrojů naleznete na https://aka.ms/RAI. Přístup Microsoftu k odpovědné AI je založen na našich principech AI – spravedlnosti, spolehlivosti a bezpečnosti, soukromí a zabezpečení, inkluzivnosti, transparentnosti a odpovědnosti.

Velké modely pro přirozený jazyk, obraz a řeč – jako ty použité v tomto příkladu – se mohou potenciálně chovat nespravedlivě, nespolehlivě nebo urážlivě, což může způsobit škody. Prosím, přečtěte si Transparency note služby Azure OpenAI, abyste byli informováni o rizicích a omezeních.

Doporučeným přístupem ke zmírnění těchto rizik je začlenit do vaší architektury bezpečnostní systém, který dokáže odhalit a zabránit škodlivému chování. Azure AI Content Safety poskytuje nezávislou vrstvu ochrany schopnou detekovat škodlivý uživatelský i AI generovaný obsah v aplikacích a službách. Azure AI Content Safety zahrnuje textové a obrazové API, které umožňují detekovat škodlivý materiál. Máme také interaktivní Content Safety Studio, které vám umožní zobrazit, prozkoumat a vyzkoušet ukázky kódu pro detekci škodlivého obsahu napříč různými modalitami. Následující rýchlý start dokumentace vás provede procesu odesílání požadavků na službu.

Dalším aspektem k zvážení je celkový výkon aplikace. U multimodálních a multi-modelových aplikací považujeme výkon za to, že systém funguje tak, jak vy a vaši uživatelé očekáváte, včetně neprodukování škodlivých výstupů. Je důležité hodnotit výkon vaší celkové aplikace pomocí metrik kvality generování a rizikového a bezpečnostního hodnocení.

Svoji AI aplikaci můžete hodnotit ve vašem vývojovém prostředí pomocí prompt flow SDK. S použitím testovací datové sady nebo cíle se generování vaší generativní AI aplikace kvantitativně měří pomocí vestavěných hodnotitelů nebo vlastních hodnotitelů dle vašeho výběru. Pro začátek s prompt flow sdk pro hodnocení vašeho systému můžete sledovat rádce rychlým startem. Jakmile provedete běh hodnocení, můžete vizualizovat výsledky v Azure AI Studio.

Ochranné známky

Tento projekt může obsahovat ochranné známky nebo loga projektů, produktů či služeb. Autorizované použití ochranných známek nebo log Microsoftu podléhá a musí dodržovat Pravidla pro ochranné známky a značky Microsoftu. Použití ochranných známek nebo log Microsoftu v modifikovaných verzích tohoto projektu nesmí vést k záměně nebo naznačovat sponzorství Microsoftem. Použití ochranných známek nebo log třetích stran podléhá pravidlům daných třetích stran.

Získání pomoci

Pokud narazíte na problémy nebo máte otázky ohledně tvorby AI aplikací, připojte se:

Pokud máte zpětnou vazbu k produktu nebo chyby během vývoje, navštivte:

Prohlášení o vyloučení odpovědnosti:
Tento dokument byl přeložen pomocí AI překladatelské služby Co-op Translator. I když usilujeme o přesnost, mějte prosím na paměti, že automatizované překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho rodném jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro kritické informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Neneseme odpovědnost za jakékoliv nedorozumění nebo mylné výklady vyplývající z použití tohoto překladu.

This site is open source. Improve this page.