Automatiza fácilmente la traducción de tu contenido educativo en GitHub a múltiples idiomas para llegar a una audiencia global.
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Co-op Translator te ayuda a localizar tu contenido educativo en GitHub en varios idiomas sin esfuerzo. Cuando actualizas tus archivos Markdown, imágenes o notebooks, las traducciones se sincronizan automáticamente, asegurando que tu contenido esté siempre preciso y actualizado para estudiantes de todo el mundo.
Ejemplo de cómo se organiza el contenido traducido:

# 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:
# Extraer la imagen pública de GHCR
docker pull ghcr.io/azure/co-op-translator:latest
# Ejecutar con la carpeta actual montada y .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
.env usando la plantilla: .env.template-img), configura Azure AI Visiontranslations/)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
[!NOTE] Solo para mantenedores de los repositorios “Para Principiantes” de Microsoft.
¡Únete a nosotros para revolucionar la forma en que se comparte contenido educativo a nivel mundial! Dale una ⭐ a Co-op Translator en GitHub y apoya nuestra misión de eliminar las barreras del idioma en el aprendizaje y la tecnología. ¡Tu interés y contribuciones tienen un impacto significativo! Las contribuciones de código y sugerencias de funciones son siempre bienvenidas.
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Open at Microsoft: Una breve introducción de 18 minutos y guía rápida sobre cómo usar Co-op Translator.
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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 están disponibles en https://aka.ms/RAI. El enfoque de Microsoft hacia la IA responsable se basa en nuestros principios de IA: equidad, confiabilidad y seguridad, privacidad y protección, inclusión, transparencia y responsabilidad.
Los modelos a gran escala de lenguaje natural, imagen y voz —como los usados en este ejemplo— pueden comportarse de maneras injustas, poco confiables u ofensivas, causando daños. Por favor, consulta la nota de transparencia del servicio Azure OpenAI para informarte sobre riesgos y limitaciones. El enfoque recomendado para mitigar estos riesgos es incluir un sistema de seguridad en tu 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 te permiten detectar material perjudicial. También contamos con un Content Safety Studio interactivo que te permite ver, explorar y probar código de ejemplo para detectar contenido dañino en diferentes modalidades. La siguiente documentación de inicio rápido te guía para realizar solicitudes al servicio.
Otro aspecto a tener en cuenta es el rendimiento general de la aplicación. En aplicaciones multimodales y con múltiples modelos, consideramos que el rendimiento significa que el sistema funciona como tú y tus usuarios esperan, incluyendo no generar salidas dañinas. Es importante evaluar el rendimiento de tu aplicación en general usando métricas de calidad de generación y de riesgo y seguridad.
Puedes evaluar tu aplicación de IA en tu entorno de desarrollo usando el prompt flow SDK. Dado un conjunto de datos de prueba o un objetivo, las generaciones de tu aplicación de IA generativa se miden cuantitativamente con evaluadores integrados o evaluadores personalizados de tu elección. Para comenzar con el prompt flow sdk y evaluar tu sistema, puedes seguir la guía de inicio rápido. Una vez que ejecutes una evaluación, puedes visualizar los resultados en Azure AI Studio.
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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 automáticas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables de malentendidos o interpretaciones erróneas derivadas del uso de esta traducción.