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Co-op Translator

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。

Python package License: MIT Downloads Downloads Container: GHCR Code style: black

GitHub contributors GitHub issues GitHub pull-requests PRs Welcome

🌐 多言語対応

Co-op Translator による対応言語

アラビア語 | ベンガル語 | ブルガリア語 | ビルマ語(ミャンマー) | 中国語(簡体字) | 中国語(繁体字、香港) | 中国語(繁体字、マカオ) | 中国語(繁体字、台湾) | クロアチア語 | チェコ語 | デンマーク語 | オランダ語 | エストニア語 | フィンランド語 | フランス語 | ドイツ語 | ギリシャ語 | ヘブライ語 | ヒンディー語 | ハンガリー語 | インドネシア語 | イタリア語 | 日本語 | カンナダ語 | 韓国語 | リトアニア語 | マレー語 | マラヤーラム語 | マラーティー語 | ネパール語 | ナイジェリア・ピジン語 | ノルウェー語 | ペルシア語(ファルシ) | ポーランド語 | ポルトガル語(ブラジル) | ポルトガル語(ポルトガル) | パンジャブ語(グルムキー) | ルーマニア語 | ロシア語 | セルビア語(キリル文字) | スロバキア語 | スロベニア語 | スペイン語 | スワヒリ語 | スウェーデン語 | タガログ語(フィリピン) | タミル語 | テルグ語 | タイ語 | トルコ語 | ウクライナ語 | ウルドゥー語 | ベトナム語

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概要

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:

Example

クイックスタート

# 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

最小限のセットアップ

  1. テンプレート .env.template を使って .env ファイルを作成
  2. 1つのLLMプロバイダー(Azure OpenAIまたはOpenAI)を設定
  3. (任意)画像翻訳(-img)用にAzure AI Visionを設定
  4. (推奨)競合を避けるため、以前の翻訳をクリーンアップ(例:translations/
  5. (推奨)READMEに翻訳セクションを追加(README languages templateを参照)
  6. 詳細は:Azure AIのセットアップ を参照

使い方

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

特徴

ドキュメント

Microsoft向けガイド

[!NOTE] Microsoftの「For Beginners」リポジトリのメンテナ向けのみ。

私たちを支援し、グローバルな学びを促進しましょう

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。

Microsoftの教育コンテンツをあなたの言語で探検

ビデオプレゼンテーション

👉 下の画像をクリックしてYouTubeで視聴できます。

コントリビューション

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。

コントリビューター

co-op-translator contributors

行動規範

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。

責任あるAI

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。

商標について

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。

サポートについて

AIアプリの構築で行き詰まったり質問がある場合は、以下に参加してください:

Microsoft Foundry Discord

製品のフィードバックや構築中のエラーについては、以下をご利用ください:

Microsoft Foundry Developer Forum


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。