co-op-translator

Co-op Translator

교육용 GitHub 콘텐츠를 여러 언어로 손쉽게 자동 번역하여 전 세계 학습자에게 다가가세요.

🌐 다국어 지원

Co-op Translator에서 지원

개요

Co-op Translator는 교육용 GitHub 콘텐츠를 여러 언어로 손쉽게 현지화할 수 있도록 도와줍니다.
Markdown 파일, 이미지, 노트북을 업데이트하면 번역도 자동으로 동기화되어 전 세계 학습자들이 항상 정확하고 최신의 콘텐츠를 이용할 수 있습니다.

번역된 콘텐츠가 어떻게 구성되는지 예시:

Example

빠른 시작

# 가상 환경 생성 및 활성화 (권장)
python -m venv .venv
# 윈도우
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source .venv/bin/activate
# 패키지 설치
pip install co-op-translator
# 번역하기
translate -l "ko ja fr" -md

Docker:

# GHCR에서 공개 이미지를 가져옵니다
docker pull ghcr.io/azure/co-op-translator:latest
# 현재 폴더를 마운트하고 .env를 제공하여 실행합니다 (Bash/Zsh)
docker run --rm -it --env-file .env -v "${PWD}:/work" ghcr.io/azure/co-op-translator:latest -l "ko ja fr" -md

최소 설정

템플릿을 참고해 .env 파일 생성: .env.template
LLM 공급자 하나 설정 (Azure OpenAI 또는 OpenAI)
(선택) 이미지 번역(-img)을 위해 Azure AI Vision 설정
(권장) 이전 번역 결과를 정리하여 충돌 방지 (예: translations/)
(권장) README에 번역 섹션 추가 (README languages template 참고)
자세한 내용: Azure AI 설정하기

사용법

지원하는 모든 유형 번역:

translate -l "ko ja"

Markdown만 번역:

translate -l "de" -md

Markdown + 이미지 번역:

translate -l "pt" -md -img

노트북만 번역:

translate -l "zh" -nb

추가 옵션: 명령어 참고

주요 기능

Markdown, 노트북, 이미지 자동 번역
원본 변경 사항과 번역 자동 동기화
로컬(CLI) 또는 CI(GitHub Actions)에서 사용 가능
Azure OpenAI 또는 OpenAI 사용, 이미지 번역 시 Azure AI Vision 선택 가능
Markdown 포맷과 구조 유지

문서

Microsoft 전용 가이드

[!NOTE]
Microsoft “For Beginners” 저장소 유지 관리자를 위한 안내입니다.

“다른 강좌” 목록 업데이트 (MS Beginners 저장소 전용)

저희를 응원하고 글로벌 학습을 함께 키워주세요

교육 콘텐츠가 전 세계에 공유되는 방식을 혁신하는 데 함께하세요!
Co-op Translator에 GitHub에서 ⭐를 눌러주시고, 학습과 기술의 언어 장벽을 허무는 우리의 미션을 응원해주세요. 여러분의 관심과 기여가 큰 변화를 만듭니다! 코드 기여와 기능 제안도 언제나 환영합니다.

Microsoft 교육 콘텐츠를 여러분의 언어로 만나보세요

동영상 발표

👉 아래 이미지를 클릭하면 YouTube에서 시청할 수 있습니다.

Open at Microsoft: Co-op Translator 사용법을 간단히 소개하는 18분 분량의 영상입니다.

기여하기

이 프로젝트는 기여와 제안을 환영합니다. Azure Co-op Translator에 기여하고 싶으신가요?
CONTRIBUTING.md를 참고하여 Co-op Translator를 더 많은 사람이 쉽게 사용할 수 있도록 도와주세요.

기여자

행동 강령

이 프로젝트는 Microsoft 오픈 소스 행동 강령을 채택하고 있습니다.
자세한 내용은 행동 강령 FAQ를 참고하거나,
추가 질문이나 의견이 있으면 opencode@microsoft.com으로 연락해 주세요.

책임 있는 AI

Microsoft는 고객이 AI 제품을 책임감 있게 사용할 수 있도록 지원하며, 학습 내용을 공유하고 투명성 노트 및 영향 평가와 같은 도구를 통해 신뢰 기반의 파트너십을 구축하는 데 힘쓰고 있습니다. 관련 자료는 https://aka.ms/RAI에서 확인할 수 있습니다.
Microsoft의 책임 있는 AI 접근법은 공정성, 신뢰성 및 안전성, 개인정보 보호 및 보안, 포용성, 투명성, 책임성을 핵심 원칙으로 합니다.

이 샘플에서 사용된 대규모 자연어, 이미지, 음성 모델은 때때로 불공정하거나 신뢰할 수 없거나 불쾌감을 줄 수 있는 방식으로 작동할 수 있으며, 이로 인해 피해가 발생할 수 있습니다.
위험과 한계에 대해 알고 싶다면 Azure OpenAI 서비스 투명성 노트를 참고하세요. 이러한 위험을 완화하는 권장 방법은 아키텍처에 유해한 행동을 감지하고 방지할 수 있는 안전 시스템을 포함하는 것입니다. Azure AI Content Safety는 독립적인 보호 계층을 제공하여 애플리케이션과 서비스 내에서 사용자 생성 및 AI 생성 유해 콘텐츠를 감지할 수 있습니다. Azure AI Content Safety는 유해한 자료를 감지할 수 있는 텍스트 및 이미지 API를 포함합니다. 또한 다양한 모달리티에서 유해 콘텐츠를 감지하는 샘플 코드를 보고, 탐색하고, 직접 시도해볼 수 있는 인터랙티브한 Content Safety Studio도 제공합니다. 다음 빠른 시작 문서는 서비스에 요청을 보내는 과정을 안내합니다.

또 다른 고려 사항은 전체 애플리케이션 성능입니다. 다중 모달 및 다중 모델 애플리케이션의 경우, 성능은 시스템이 사용자와 개발자가 기대하는 대로 작동하는 것을 의미하며, 여기에는 유해한 출력이 생성되지 않는 것도 포함됩니다. 생성 품질 및 위험과 안전 지표를 사용하여 전체 애플리케이션의 성능을 평가하는 것이 중요합니다.

개발 환경에서 prompt flow SDK를 사용하여 AI 애플리케이션을 평가할 수 있습니다. 테스트 데이터셋이나 목표가 주어지면, 생성 AI 애플리케이션의 생성 결과를 내장 평가자 또는 사용자가 선택한 맞춤 평가자를 통해 정량적으로 측정합니다. 시스템 평가를 위해 prompt flow SDK를 시작하려면 빠른 시작 가이드를 참고하세요. 평가 실행을 완료하면 Azure AI Studio에서 결과를 시각화할 수 있습니다.

상표

이 프로젝트에는 프로젝트, 제품 또는 서비스의 상표나 로고가 포함될 수 있습니다. Microsoft 상표 또는 로고의 허가된 사용은 Microsoft의 상표 및 브랜드 가이드라인을 준수해야 합니다. 이 프로젝트의 수정된 버전에서 Microsoft 상표 또는 로고를 사용하는 경우 혼동을 일으키거나 Microsoft의 후원을 암시해서는 안 됩니다. 제3자 상표 또는 로고의 사용은 해당 제3자의 정책을 따릅니다.

도움 받기

AI 앱 개발 중에 문제가 발생하거나 질문이 있으면 다음에 참여하세요:

제품 피드백이나 빌드 중 오류가 있으면 다음을 방문하세요:

면책 조항:
이 문서는 AI 번역 서비스 Co-op Translator를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 노력하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있음을 유의하시기 바랍니다. 원문 문서가 권위 있는 출처로 간주되어야 합니다. 중요한 정보의 경우 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 본 번역 사용으로 인한 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.

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