co-op-translator

Co-op Translator

Effektivt automatiser og vedlikehold oversettelser for ditt pedagogiske GitHub-innhold på flere språk etter hvert som prosjektet ditt utvikler seg.

🌐 Fler-språklig støtte

Støttet av Co-op Translator

Foretrekker du å klone lokalt?

Dette depotet inkluderer 50+ språköversettelser som øker nedlastingsstørrelsen betydelig. For å klone uten oversettelser, bruk sparse checkout:

Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/Azure/co-op-translator.git
cd co-op-translator
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/Azure/co-op-translator.git
cd co-op-translator
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
Dette gir deg alt du trenger for å fullføre kurset med en mye raskere nedlasting.

Oversikt

Co-op Translator hjelper deg med å lokalisere ditt pedagogiske GitHub-innhold til flere språk uten anstrengelse.
Når du oppdaterer Markdown-filer, bilder eller notatbøker, holdes oversettelsene automatisk synkronisert slik at innholdet ditt forblir presist og oppdatert for elever over hele verden.

Eksempel på hvordan oversatt innhold er organisert:

Eksempel

Hvordan oversettelsestilstanden håndteres

Co-op Translator håndterer oversatt innhold som versjonerte programvareartefakter,
ikke som statiske filer.

Verktøyet sporer tilstanden til oversatt Markdown, bilder og notatbøker
ved bruk av språkspesifikk metadata.

Denne utformingen gjør at Co-op Translator kan:

Pålitelig oppdage utdaterte oversettelser
Behandle Markdown, bilder og notatbøker konsekvent
Skaleres trygt for store, hurtiggående, flerspråklige repositorier

Ved å modellere oversettelser som administrerte artefakter,
stemmer oversettelsesarbeidsflyter naturlig overens med moderne
programvareavhengigheter og artefaktadministrasjonspraksiser.

→ Hvordan oversettelsestilstanden håndteres

Komme i gang raskt

# Opprett og aktiver et virtuelt miljø (anbefalt)
python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source .venv/bin/activate
# Installer pakken
pip install co-op-translator
# Oversett
translate -l "ko ja fr" -md

Docker:

# Hent det offentlige bildet fra GHCR
docker pull ghcr.io/azure/co-op-translator:latest
# Kjør med gjeldende mappe montert og .env levert (Bash/Zsh)
docker run --rm -it --env-file .env -v "${PWD}:/work" ghcr.io/azure/co-op-translator:latest -l "ko ja fr" -md

Minimal oppsett

Kontroller at du har en støttet Python-versjon (for tiden 3.10-3.12). I poetry (pyproject.toml) håndteres dette automatisk.
Lag en .env-fil ved å bruke malen: .env.template
Konfigurer én LLM-leverandør (Azure OpenAI eller OpenAI)
(Valgfritt) For bildeoversettelse (-img), konfigurer Azure AI Vision
(Valgfritt) Du kan konfigurere flere sett med legitimasjon ved å duplisere variabler med suffikser som _1, _2 osv. Alle variabler i et sett må ha samme suffiks.
(Anbefalt) Rydd opp tidligere oversettelser for å unngå konflikter (f.eks. translations/)
(Anbefalt) Legg til en oversettelsesseksjon i README med malen README languages template
Se: Set up Azure AI

Bruk

Oversett alle støttede typer:

translate -l "ko ja"

Kun Markdown:

translate -l "de" -md

Markdown + bilder:

translate -l "pt" -md -img

Kun notatbøker:

translate -l "zh" -nb

Flere flagg: Command reference

Funksjoner

Automatisert oversettelse for Markdown, notatbøker og bilder
Holde oversettelser i synk med kildeendringer
Fungerer lokalt (CLI) eller i CI (GitHub Actions)
Bruker Azure OpenAI eller OpenAI; valgfri Azure AI Vision for bilder
Bevarer Markdown-formatering og struktur

Dokumentasjon

Microsoft-spesifikk guide

[!NOTE] Kun for vedlikeholdere av Microsoft “For Beginners”-repositori

Oppdatere listen over “andre kurs” (kun for MS Beginners repositorier)

Støtt oss og frem global læring

Bli med oss i å revolusjonere hvordan pedagogisk innhold deles globalt! Gi Co-op Translator en ⭐ på GitHub og støtt vår misjon om å bryte ned språkbarrierer i læring og teknologi. Din interesse og bidrag gjør en betydelig forskjell! Kodebidrag og forslag til funksjoner er alltid velkomne.

Utforsk Microsoft pedagogisk innhold på ditt språk

Videopresentasjoner

👉 Klikk på bildet under for å se på YouTube.

Open at Microsoft: En kort 18-minutters introduksjon og rask guide til hvordan man bruker Co-op Translator.

Bidra

Dette prosjektet ønsker bidrag og forslag velkommen. Interessert i å bidra til Azure Co-op Translator? Se vår CONTRIBUTING.md for retningslinjer om hvordan du kan hjelpe med å gjøre Co-op Translator mer tilgjengelig.

Bidragsytere

Atferdskodeks

Dette prosjektet har tatt i bruk Microsoft Open Source Code of Conduct. For mer informasjon se Code of Conduct FAQ eller kontakt opencode@microsoft.com ved eventuelle spørsmål eller kommentarer.

Ansvarlig AI

Microsoft er forpliktet til å hjelpe våre kunder med å bruke våre AI-produkter på en ansvarlig måte, dele våre erfaringer, og bygge tillitsbaserte partnerskap gjennom verktøy som Transparency Notes og Impact Assessments. Mange av disse ressursene finner du på https://aka.ms/RAI. Microsofts tilnærming til ansvarlig AI er forankret i våre AI-prinsipper om rettferdighet, pålitelighet og sikkerhet, personvern og sikkerhet, inkludering, åpenhet og ansvarlighet.

Storskala modeller for naturlig språk, bilde og tale – som de som brukes i dette eksemplet – kan potensielt oppføre seg på måter som er urettferdige, upålitelige eller støtende, noe som kan føre til skade. Vennligst se Azure OpenAI service Transparency note for å bli informert om risiko og begrensninger.

Den anbefalte tilnærmingen for å redusere disse risikoene er å inkludere et sikkerhetssystem i arkitekturen din som kan oppdage og forhindre skadelig atferd. Azure AI Content Safety gir et uavhengig beskyttelseslag som kan oppdage skadelig bruker- og AI-generert innhold i applikasjoner og tjenester. Azure AI Content Safety inkluderer tekst- og bilde-APIer som gjør deg i stand til å oppdage materiale som er skadelig. Vi har også en interaktiv Content Safety Studio som lar deg se, utforske og prøve ut eksempelkode for å oppdage skadelig innhold på tvers av ulike modaliteter. Følgende quickstart-dokumentasjon guider deg gjennom hvordan du gjør forespørsler til tjenesten.

Et annet aspekt å ta hensyn til er den generelle applikasjonsytelsen. Med multi-modale og multimodell-applikasjoner, mener vi at ytelse betyr at systemet fungerer slik du og brukerne dine forventer, inkludert at det ikke genererer skadelige utdata. Det er viktig å vurdere ytelsen til hele applikasjonen din ved bruk av genereringskvalitet og risiko- og sikkerhetsmetrikker.

Du kan evaluere AI-applikasjonen din i utviklingsmiljøet ved hjelp av prompt flow SDK. Gitt enten et testdatasett eller et mål, blir genereringene fra din generative AI-applikasjon kvantitativt målt med innebygde evaluatorer eller egendefinerte evaluatorer du velger. For å komme i gang med prompt flow SDK for å evaluere systemet ditt, kan du følge quickstart-guiden. Når du har kjørt en evaluering, kan du visualisere resultatene i Azure AI Studio.

Varemerker

Dette prosjektet kan inneholde varemerker eller logoer for prosjekter, produkter eller tjenester. Autorisert bruk av Microsofts varemerker eller logoer er underlagt og må følge Microsofts retningslinjer for varemerker og merkevarebruk. Bruk av Microsoft-varemerker eller logoer i modifiserte versjoner av dette prosjektet må ikke skape forvirring eller antyde at Microsoft sponser prosjektet. Enhver bruk av tredjepartsvaremerker eller -logoer er underlagt disse tredjepartenes retningslinjer.

Få hjelp

Hvis du står fast eller har spørsmål om å bygge AI-apper, bli med i:

Hvis du har produktfeedback eller opplever feil under utvikling, besøk:

Ansvarsfraskrivelse:
Dette dokumentet er oversatt ved hjelp av AI-oversettelsestjenesten Co-op Translator. Selv om vi streber etter nøyaktighet, vennligst vær oppmerksom på at automatiserte oversettelser kan inneholde feil eller unøyaktigheter. Det opprinnelige dokumentet på originalspråket bør betraktes som den autoritative kilden. For kritisk informasjon anbefales profesjonell menneskelig oversettelse. Vi er ikke ansvarlige for eventuelle misforståelser eller feiltolkninger som følge av bruk av denne oversettelsen.

This site is open source. Improve this page.