co-op-translator

को-ऑप ट्रांसलेटर

अपने शैक्षिक GitHub कंटेंट का अनुवाद कई भाषाओं में आसानी से स्वचालित करें और वैश्विक दर्शकों तक पहुंचें।

🌐 बहुभाषी समर्थन

Co-op Translator द्वारा समर्थित

अरबी | बंगाली | बुल्गारियाई | बर्मी (म्यांमार) | चीनी (सरलीकृत) | चीनी (पारंपरिक, हांगकांग) | चीनी (पारंपरिक, मकाऊ) | चीनी (पारंपरिक, ताइवान) | क्रोएशियाई | चेक | डेनिश | डच | एस्टोनियाई | फिनिश | फ्रेंच | जर्मन | ग्रीक | हिब्रू | हिंदी | हंगेरियन | इंडोनेशियाई | इतालवी | जापानी | कन्नड़ | कोरियाई | लिथुआनियाई | मलय | मलयालम | मराठी | नेपाली | नाइजीरियाई पिजिन | नॉर्वेजियन | फ़ारसी (पर्शियन) | पोलिश | पुर्तगाली (ब्राज़ील) | पुर्तगाली (पुर्तगाल) | पंजाबी (गुरमुखी) | रोमानियाई | रूसी | सर्बियाई (सिरिलिक) | स्लोवाक | स्लोवेनियाई | स्पेनिश | स्वाहिली | स्वीडिश | टैगालोग (फिलिपिनो) | तमिल | तेलुगु | थाई | तुर्की | यूक्रेनी | उर्दू | वियतनामी

अवलोकन

Co-op Translator आपकी शैक्षिक GitHub सामग्री को कई भाषाओं में आसानी से स्थानीयकृत करने में मदद करता है।
जब आप अपने Markdown फ़ाइलें, छवियां, या नोटबुक अपडेट करते हैं, तो अनुवाद स्वचालित रूप से सिंक्रनाइज़ रहते हैं, जिससे आपकी सामग्री विश्वभर के शिक्षार्थियों के लिए सटीक और अद्यतित बनी रहती है।

अनुवादित सामग्री के संगठन का उदाहरण:

त्वरित शुरुआत

# एक वर्चुअल वातावरण बनाएं और सक्रिय करें (सिफारिश की गई)
python -m venv .venv
# विंडोज़
.venv\Scripts\activate
# मैकओएस/लिनक्स
source .venv/bin/activate
# पैकेज इंस्टॉल करें
pip install co-op-translator
# अनुवाद करें
translate -l "ko ja fr" -md

Docker:

# GHCR से सार्वजनिक इमेज खींचें
docker pull ghcr.io/azure/co-op-translator:latest
# वर्तमान फ़ोल्डर माउंट करके और .env प्रदान करके चलाएं (Bash/Zsh)
docker run --rm -it --env-file .env -v "${PWD}:/work" ghcr.io/azure/co-op-translator:latest -l "ko ja fr" -md

न्यूनतम सेटअप

1. टेम्पलेट का उपयोग करके .env फ़ाइल बनाएं: .env.template
2. एक LLM प्रदाता कॉन्फ़िगर करें (Azure OpenAI या OpenAI)
3. (वैकल्पिक) छवि अनुवाद के लिए (-img), Azure AI Vision कॉन्फ़िगर करें
4. (अनुशंसित) किसी भी पुराने अनुवादों को हटाएं ताकि टकराव न हो (जैसे, translations/)
5. (अनुशंसित) अपने README में अनुवाद अनुभाग जोड़ें README languages template का उपयोग करके
6. देखें: Azure AI सेटअप

उपयोग

सभी समर्थित प्रकारों का अनुवाद करें:

translate -l "ko ja"

केवल Markdown:

translate -l "de" -md

Markdown + छवियां:

translate -l "pt" -md -img

केवल नोटबुक:

translate -l "zh" -nb

अधिक विकल्प: कमांड संदर्भ

विशेषताएँ

• Markdown, नोटबुक, और छवियों के लिए स्वचालित अनुवाद
• स्रोत परिवर्तनों के साथ अनुवादों को सिंक्रनाइज़ रखता है
• स्थानीय (CLI) या CI (GitHub Actions) में काम करता है
• Azure OpenAI या OpenAI का उपयोग करता है; छवियों के लिए वैकल्पिक Azure AI Vision
• Markdown फॉर्मेटिंग और संरचना को बरकरार रखता है

दस्तावेज़

• कमांड-लाइन गाइड
• GitHub Actions गाइड (सार्वजनिक रिपॉजिटरी और मानक सीक्रेट्स)
• GitHub Actions गाइड (Microsoft संगठन रिपॉजिटरी और संगठन-स्तर सेटअप)
• README भाषाओं का टेम्पलेट
• समर्थित भाषाएँ
• योगदान कैसे करें
• समस्या निवारण

Microsoft-विशिष्ट गाइड

[!NOTE]
केवल Microsoft “For Beginners” रिपॉजिटरी के मेंटेनर्स के लिए।

• “अन्य कोर्स” सूची अपडेट करना (केवल MS Beginners रिपॉजिटरी के लिए)

हमारा समर्थन करें और वैश्विक शिक्षा को बढ़ावा दें

शैक्षिक सामग्री को वैश्विक स्तर पर साझा करने के तरीके में क्रांति लाने में हमारे साथ जुड़ें! Co-op Translator को GitHub पर ⭐ दें और भाषा बाधाओं को तोड़ने के हमारे मिशन का समर्थन करें। आपकी रुचि और योगदान महत्वपूर्ण प्रभाव डालते हैं! कोड योगदान और फीचर सुझाव हमेशा स्वागत योग्य हैं।

Microsoft शैक्षिक सामग्री अपनी भाषा में एक्सप्लोर करें

• AZD for Beginners
• Edge AI for Beginners
• Model Context Protocol (MCP) For Beginners
• AI Agents for Beginners
• .NET के साथ Generative AI for Beginners
• Generative AI for Beginners
• Java के साथ Generative AI for Beginners
• ML for Beginners
• Data Science for Beginners
• AI for Beginners
• Cybersecurity for Beginners
• Web Dev for Beginners
• IoT for Beginners
• PhiCookBook

वीडियो प्रस्तुतियाँ

👉 YouTube पर देखने के लिए नीचे की छवि पर क्लिक करें।

• Open at Microsoft: Co-op Translator का संक्षिप्त 18 मिनट का परिचय और त्वरित मार्गदर्शिका।

  

योगदान

यह प्रोजेक्ट योगदान और सुझावों का स्वागत करता है। Azure Co-op Translator में योगदान करने में रुचि रखते हैं? कृपया हमारे CONTRIBUTING.md देखें ताकि आप जान सकें कि Co-op Translator को और अधिक सुलभ बनाने में आप कैसे मदद कर सकते हैं।

योगदानकर्ता

आचार संहिता

इस प्रोजेक्ट ने Microsoft Open Source Code of Conduct को अपनाया है।
अधिक जानकारी के लिए देखें Code of Conduct FAQ या
किसी भी अतिरिक्त प्रश्न या टिप्पणियों के लिए संपर्क करें opencode@microsoft.com।

जिम्मेदार AI

Microsoft अपने ग्राहकों को हमारे AI उत्पादों का जिम्मेदारी से उपयोग करने में मदद करने, हमारे अनुभव साझा करने, और ट्रांसपेरेंसी नोट्स और प्रभाव आकलनों जैसे उपकरणों के माध्यम से भरोसेमंद साझेदारी बनाने के लिए प्रतिबद्ध है। इन संसाधनों में से कई https://aka.ms/RAI पर उपलब्ध हैं।
Microsoft का जिम्मेदार AI दृष्टिकोण हमारे AI सिद्धांतों पर आधारित है: निष्पक्षता, विश्वसनीयता और सुरक्षा, गोपनीयता और सुरक्षा, समावेशन, पारदर्शिता, और जवाबदेही।

बड़े पैमाने पर प्राकृतिक भाषा, छवि, और भाषण मॉडल - जैसे इस उदाहरण में उपयोग किए गए - संभावित रूप से ऐसे व्यवहार कर सकते हैं जो अनुचित, अविश्वसनीय, या आपत्तिजनक हो सकते हैं, जिससे नुकसान हो सकता है। कृपया जोखिमों और सीमाओं के बारे में जानकारी के लिए Azure OpenAI सेवा ट्रांसपेरेंसी नोट देखें। इन जोखिमों को कम करने के लिए अनुशंसित तरीका यह है कि अपनी आर्किटेक्चर में एक सुरक्षा प्रणाली शामिल करें जो हानिकारक व्यवहार का पता लगा सके और उसे रोक सके। Azure AI Content Safety एक स्वतंत्र सुरक्षा परत प्रदान करता है, जो एप्लिकेशन और सेवाओं में हानिकारक उपयोगकर्ता-जनित और AI-जनित सामग्री का पता लगाने में सक्षम है। Azure AI Content Safety में टेक्स्ट और इमेज API शामिल हैं जो हानिकारक सामग्री का पता लगाने की अनुमति देते हैं। हमारे पास एक इंटरैक्टिव Content Safety Studio भी है जो आपको विभिन्न माध्यमों में हानिकारक सामग्री का पता लगाने के लिए नमूना कोड देखने, एक्सप्लोर करने और आज़माने की सुविधा देता है। निम्नलिखित quickstart दस्तावेज़ आपको सेवा को अनुरोध भेजने के लिए मार्गदर्शन करता है।

एक और पहलू जिसे ध्यान में रखना चाहिए वह है समग्र एप्लिकेशन प्रदर्शन। मल्टी-मोडल और मल्टी-मॉडल एप्लिकेशन के साथ, हम प्रदर्शन को इस रूप में देखते हैं कि सिस्टम आपकी और आपके उपयोगकर्ताओं की अपेक्षाओं के अनुसार काम करता है, जिसमें हानिकारक आउटपुट न उत्पन्न करना भी शामिल है। अपने समग्र एप्लिकेशन के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है, इसके लिए आप generation quality और risk and safety metrics का उपयोग कर सकते हैं।

आप अपने विकास पर्यावरण में prompt flow SDK का उपयोग करके अपने AI एप्लिकेशन का मूल्यांकन कर सकते हैं। चाहे आपके पास एक परीक्षण डेटा सेट हो या कोई लक्ष्य, आपके जनरेटिव AI एप्लिकेशन की उत्पत्तियों को अंतर्निहित मूल्यांकनकर्ता या आपकी पसंद के कस्टम मूल्यांकनकर्ताओं के साथ मात्रात्मक रूप से मापा जाता है। अपने सिस्टम का मूल्यांकन करने के लिए prompt flow sdk के साथ शुरू करने के लिए, आप quickstart गाइड का पालन कर सकते हैं। एक बार जब आप मूल्यांकन रन निष्पादित कर लेते हैं, तो आप Azure AI Studio में परिणामों को विज़ुअलाइज़ कर सकते हैं।

ट्रेडमार्क

यह परियोजना प्रोजेक्ट्स, उत्पादों, या सेवाओं के ट्रेडमार्क या लोगो शामिल कर सकती है। Microsoft ट्रेडमार्क या लोगो का अधिकृत उपयोग Microsoft के ट्रेडमार्क और ब्रांड दिशानिर्देशों के अधीन है और उनका पालन करना आवश्यक है। इस परियोजना के संशोधित संस्करणों में Microsoft ट्रेडमार्क या लोगो का उपयोग भ्रमित करने वाला नहीं होना चाहिए और न ही Microsoft के प्रायोजन का संकेत देना चाहिए। किसी भी तृतीय-पक्ष ट्रेडमार्क या लोगो का उपयोग उन तृतीय-पक्ष की नीतियों के अधीन है।

सहायता प्राप्त करना

यदि आप अटक जाते हैं या AI ऐप बनाने के बारे में कोई प्रश्न है, तो जुड़ें:

यदि आपके पास उत्पाद प्रतिक्रिया है या निर्माण के दौरान त्रुटियाँ आती हैं, तो जाएँ:

---

अस्वीकरण:
यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवादों में त्रुटियाँ या अशुद्धियाँ हो सकती हैं। मूल दस्तावेज़ अपनी मूल भाषा में ही प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सलाह दी जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम जिम्मेदार नहीं हैं।

This site is open source. Improve this page.