教育向けのGitHubコンテンツを複数言語に簡単に自動翻訳し、世界中の学習者に届けましょう。
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Co-op Translator は、教育用のGitHubコンテンツを複数言語に簡単にローカライズできるツールです。
Markdownファイル、画像、ノートブックを更新すると、翻訳も自動的に同期され、世界中の学習者に正確で最新のコンテンツを提供できます。
翻訳されたコンテンツの整理例:

# 仮想環境を作成して有効化する(推奨)
python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source .venv/bin/activate
# パッケージをインストールする
pip install co-op-translator
# 翻訳する
translate -l "ko ja fr" -md
Docker:
# GHCRからパブリックイメージを取得する
docker pull ghcr.io/azure/co-op-translator:latest
# 現在のフォルダをマウントし、.envを提供して実行する(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 ファイルを作成-img)用にAzure AI Visionを設定translations/)対応するすべてのタイプを翻訳:
translate -l "ko ja"
Markdownのみ:
translate -l "de" -md
Markdown+画像:
translate -l "pt" -md -img
ノートブックのみ:
translate -l "zh" -nb
その他のオプション:コマンドリファレンス
[!NOTE] Microsoftの「For Beginners」リポジトリのメンテナ向けのみ。
教育コンテンツのグローバル共有のあり方を一緒に変革しましょう!
Co-op Translator にGitHubで⭐をつけて、学習と言語の壁をなくすミッションを応援してください。
皆さんの関心と貢献が大きな力になります!コードの貢献や機能提案も大歓迎です。
👉 下の画像をクリックしてYouTubeで視聴できます。
このプロジェクトは貢献や提案を歓迎しています。Azure Co-op Translatorへの参加に興味がある方は、CONTRIBUTING.md をご覧ください。より多くの人に使いやすくするためのガイドラインを掲載しています。
本プロジェクトはMicrosoft Open Source Code of Conductを採用しています。
詳細は行動規範FAQをご覧いただくか、質問やコメントはopencode@microsoft.comまでご連絡ください。
Microsoftは、お客様がAI製品を責任を持って利用できるよう支援し、学びを共有し、透明性ノートや影響評価などのツールを通じて信頼に基づくパートナーシップを築くことに取り組んでいます。これらのリソースはhttps://aka.ms/RAIでご覧いただけます。
Microsoftの責任あるAIへのアプローチは、公平性、信頼性と安全性、プライバシーとセキュリティ、包括性、透明性、説明責任というAI原則に基づいています。
このサンプルで使用されているような大規模な自然言語、画像、音声モデルは、不公平、不信頼、攻撃的な振る舞いをする可能性があり、それが害を引き起こすことがあります。リスクや制限については、Azure OpenAIサービスの透明性ノートをご参照ください。 これらのリスクを軽減するための推奨アプローチは、有害な行動を検出し防止できる安全システムをアーキテクチャに組み込むことです。Azure AI Content Safety は独立した保護層を提供し、アプリケーションやサービス内のユーザー生成およびAI生成の有害コンテンツを検出できます。Azure AI Content Safety には、有害な素材を検出できるテキストおよび画像のAPIが含まれています。また、インタラクティブなContent Safety Studioもあり、異なるモダリティにわたる有害コンテンツの検出用サンプルコードを閲覧、探索、試すことができます。以下のクイックスタートドキュメントでは、サービスへのリクエスト方法を案内しています。
もう一つ考慮すべき点は、アプリケーション全体のパフォーマンスです。マルチモーダルかつマルチモデルのアプリケーションでは、パフォーマンスとはシステムがユーザーや開発者の期待通りに動作し、有害な出力を生成しないことを意味します。全体のアプリケーションのパフォーマンスを評価するには、生成品質およびリスク・安全性の指標を用いることが重要です。
開発環境でAIアプリケーションを評価するには、prompt flow SDKを使用できます。テストデータセットやターゲットを指定すると、生成AIアプリケーションの生成物を組み込みの評価器やカスタム評価器で定量的に測定できます。prompt flow SDKを使ってシステムを評価するには、クイックスタートガイドに従ってください。評価実行後は、Azure AI Studioで結果を可視化できます。
このプロジェクトには、プロジェクト、製品、サービスの商標やロゴが含まれている場合があります。Microsoftの商標やロゴの使用は、Microsoftの商標およびブランドガイドラインに従う必要があります。Microsoftの商標やロゴを改変したバージョンで使用する場合、混乱を招いたりMicrosoftの後援を示唆したりしてはなりません。第三者の商標やロゴの使用は、それら第三者のポリシーに従います。
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免責事項:
本書類はAI翻訳サービス「Co-op Translator」(https://github.com/Azure/co-op-translator)を使用して翻訳されました。正確性の向上に努めておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。原文の言語による文書が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の利用により生じたいかなる誤解や誤訳についても、当方は一切責任を負いかねます。