co-op-translator
Co-op Translator: Automatyzuj tłumaczenie dokumentacji edukacyjnej bez wysiłku
Łatwo automatyzuj tłumaczenie swojej dokumentacji na wiele języków, aby dotrzeć do globalnej publiczności.
Obsługa języków napędzana przez Co-op Translator
[!NOTE] To są aktualne tłumaczenia zawartości tego repozytorium. Pełną listę języków obsługiwanych przez Co-op Translator znajdziesz w sekcji Language Support.
Przegląd: Usprawnij tłumaczenie materiałów edukacyjnych
Bariery językowe znacznie utrudniają dostęp do wartościowych zasobów edukacyjnych i wiedzy technicznej dla uczniów i programistów na całym świecie. Ogranicza to udział oraz spowalnia tempo globalnych innowacji i nauki.
Co-op Translator powstał z potrzeby usprawnienia nieefektywnego, ręcznego procesu tłumaczenia dużych serii edukacyjnych Microsoft (takich jak przewodniki „For Beginners”). Ewoluował w łatwe w użyciu, potężne narzędzie, które ma przełamać te bariery dla każdego. Dostarczając wysokiej jakości automatyczne tłumaczenia za pomocą CLI i GitHub Actions, Co-op Translator umożliwia nauczycielom, studentom, badaczom i programistom na całym świecie dzielenie się wiedzą i dostęp do niej bez ograniczeń językowych.
Zobacz, jak Co-op Translator organizuje przetłumaczone materiały edukacyjne:
Pliki Markdown i teksty na obrazach są automatycznie tłumaczone i starannie uporządkowane w folderach dedykowanych dla poszczególnych języków.
Otwórz globalny dostęp do swoich materiałów edukacyjnych dzięki Co-op Translator już dziś!
Wspieranie globalnego dostępu do zasobów edukacyjnych Microsoft
Co-op Translator pomaga zniwelować barierę językową w kluczowych inicjatywach edukacyjnych Microsoft, automatyzując proces tłumaczenia repozytoriów służących globalnej społeczności programistów. Przykłady projektów korzystających obecnie z Co-op Translator to:
Kluczowe funkcje
- Automatyczne tłumaczenia: Łatwe tłumaczenie tekstu na wiele języków.
- Integracja z GitHub Actions: Automatyzuj tłumaczenia jako część swojego pipeline CI/CD.
- Zachowanie składni Markdown: Utrzymuj poprawną składnię Markdown podczas tłumaczenia.
- Tłumaczenie tekstu na obrazach: Wyodrębnianie i tłumaczenie tekstu zawartego w obrazach.
- Zaawansowana technologia LLM: Wykorzystaj nowoczesne modele językowe dla wysokiej jakości tłumaczeń.
- Łatwa integracja: Bezproblemowo integruj z istniejącą konfiguracją projektu.
- Uproszczenie lokalizacji: Usprawnij proces lokalizacji swojego projektu na rynki międzynarodowe.
Jak to działa
Co-op Translator pobiera pliki Markdown i obrazy z folderu projektu i przetwarza je w następujący sposób:
- Wyodrębnianie tekstu: Pobiera tekst z plików Markdown oraz, jeśli jest skonfigurowane (np. z Azure AI Vision), tekst osadzony na obrazach.
- Tłumaczenie AI: Wysyła wyodrębniony tekst do skonfigurowanego modelu LLM (Azure OpenAI, OpenAI itp.) w celu przetłumaczenia.
- Zapis wyników: Zapisuje przetłumaczone pliki Markdown oraz obrazy (z przetłumaczonym tekstem) w folderach dedykowanych dla poszczególnych języków, zachowując oryginalne formatowanie.
Pierwsze kroki
Szybko rozpocznij pracę z CLI lub skonfiguruj pełną automatyzację z GitHub Actions. Wybierz sposób, który najlepiej odpowiada Twojemu workflow:
- Command Line (CLI) – do jednorazowych tłumaczeń lub ręcznej kontroli
- GitHub Actions – do automatycznych tłumaczeń przy każdym pushu
[!NOTE] Chociaż ten samouczek koncentruje się na zasobach Azure, możesz używać dowolnego obsługiwanego modelu językowego.
Wsparcie językowe
Co-op Translator obsługuje szeroką gamę języków, aby pomóc Ci dotrzeć do globalnej publiczności. Oto, co musisz wiedzieć:
Szybkie odniesienie
| Język | Kod | Język | Kod | Język | Kod |
|---|---|---|---|---|---|
| Arabic | ar | Bengali | bn | Bulgarian | bg |
| Burmese (Myanmar) | my | Chinese (Simplified) | zh | Chinese (Traditional, HK) | hk |
| Chinese (Traditional, Macau) | mo | Chinese (Traditional, TW) | tw | Croatian | hr |
| Czech | cs | Danish | da | Dutch | nl |
| Finnish | fi | French | fr | German | de |
| Greek | el | Hebrew | he | Hindi | hi |
| Hungarian | hu | Indonesian | id | Italian | it |
| Japanese | ja | Korean | ko | Malay | ms |
| Marathi | mr | Nepali | ne | Norwegian | no |
| Persian (Farsi) | fa | Polish | pl | Portuguese (Brazil) | br |
| Portuguese (Portugal) | pt | Punjabi (Gurmukhi) | pa | Romanian | ro |
| Russian | ru | Serbian (Cyrillic) | sr | Slovak | sk |
| Slovenian | sl | Spanish | es | Swahili | sw |
| Swedish | sv | Tagalog (Filipino) | tl | Thai | th |
| Turkish | tr | Ukrainian | uk | Urdu | ur |
| Vietnamese | vi | — | — | — | — |
Używanie kodów języków
Podczas korzystania z Co-op Translator musisz podać języki za pomocą ich kodów. Na przykład:
# Translate to French, Spanish, and German
translate -l "fr es de"
# Translate to Chinese (Simplified) and Japanese
translate -l "zh ja"
[!NOTE] Aby uzyskać szczegółowe informacje techniczne dotyczące wsparcia językowego, w tym:
- Specyfikacje czcionek dla każdego języka
- Znane problemy
- Jak dodać nowe języki
Zobacz naszą dokumentację Supported Languages.
Obsługiwane modele i usługi
| Typ | Nazwa |
|---|---|
| Language Model |   |
| AI Vision |  |
[!NOTE] Jeśli usługa AI Vision nie jest dostępna, co-op translator przełączy się na tryb tylko Markdown.
Pierwsza konfiguracja
Zanim zaczniesz, musisz przygotować następujące zasoby:
- Zasób modelu językowego (wymagany):
- Azure OpenAI (zalecany) – zapewnia wysokiej jakości tłumaczenia o niezawodności klasy enterprise
- OpenAI – alternatywa, jeśli nie masz dostępu do Azure
- Szczegółowe informacje o obsługiwanych modelach znajdziesz w Supported Models and Services
- Zasób AI Vision (opcjonalny):
- Azure AI Vision – umożliwia tłumaczenie tekstu na obrazach
- Jeśli nie jest skonfigurowany, translator automatycznie przełączy się na tryb tylko Markdown
- Zalecany w projektach z obrazami zawierającymi tekst wymagający tłumaczenia
- Kroki konfiguracyjne:
- Postępuj zgodnie z naszym przewodnikiem konfiguracji Azure AI
- Utwórz plik
.envz kluczami API i punktami końcowymi (zobacz sekcję Quick Start) - Upewnij się, że masz odpowiednie uprawnienia i limity dla wybranych usług
Przygotowanie projektu przed tłumaczeniem
Przed rozpoczęciem tłumaczenia wykonaj następujące kroki, aby przygotować projekt:
- Przygotuj swój README:
- Dodaj tabelę z tłumaczeniami w README.md, aby linkować do przetłumaczonych wersji
-
Przykładowy format:
### 🌐 Multi-Language Support [French](/co-op-translator/translations/fr/) | [Spanish](/co-op-translator/translations/es/) | [German](/co-op-translator/translations/de/) | [Russian](/co-op-translator/translations/ru/) | [Arabic](/co-op-translator/translations/ar/) | [Persian (Farsi)](/co-op-translator/translations/fa/) | [Urdu](/co-op-translator/translations/ur/) | [Chinese (Simplified)](/co-op-translator/translations/zh/) | [Chinese (Traditional, Macau)](/co-op-translator/translations/mo/) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](/co-op-translator/translations/hk/) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](/co-op-translator/translations/tw/) | [Japanese](/co-op-translator/translations/ja/) | [Korean](/co-op-translator/translations/ko/) | [Hindi](/co-op-translator/translations/hi/) | [Bengali](/co-op-translator/translations/bn/) | [Marathi](/co-op-translator/translations/mr/) | [Nepali](/co-op-translator/translations/ne/) | [Punjabi (Gurmukhi)](/co-op-translator/translations/pa/) | [Portuguese (Portugal)](/co-op-translator/translations/pt/) | [Portuguese (Brazil)](/co-op-translator/translations/br/) | [Italian](/co-op-translator/translations/it/) | [Polish](/co-op-translator/translations/pl/) | [Turkish](/co-op-translator/translations/tr/) | [Greek](/co-op-translator/translations/el/) | [Thai](/co-op-translator/translations/th/) | [Swedish](/co-op-translator/translations/sv/) | [Danish](/co-op-translator/translations/da/) | [Norwegian](/co-op-translator/translations/no/) | [Finnish](/co-op-translator/translations/fi/) | [Dutch](/co-op-translator/translations/nl/) | [Hebrew](/co-op-translator/translations/he/) | [Vietnamese](/co-op-translator/translations/vi/) | [Indonesian](/co-op-translator/translations/id/) | [Malay](/co-op-translator/translations/ms/) | [Tagalog (Filipino)](/co-op-translator/translations/tl/) | [Swahili](/co-op-translator/translations/sw/) | [Hungarian](/co-op-translator/translations/hu/) | [Czech](/co-op-translator/translations/cs/) | [Slovak](/co-op-translator/translations/sk/) | [Romanian](/co-op-translator/translations/ro/) | [Bulgarian](/co-op-translator/translations/bg/) | [Serbian (Cyrillic)](/co-op-translator/translations/sr/) | [Croatian](/co-op-translator/translations/hr/) | [Slovenian](/co-op-translator/translations/sl/) | [Ukrainian](/co-op-translator/translations/uk/) | [Burmese (Myanmar)](/co-op-translator/translations/my/)
- Wyczyść istniejące tłumaczenia (jeśli potrzeba):
- Usuń istniejące foldery z tłumaczeniami (np.
translations/) - Usuń stare pliki tłumaczeń, aby zacząć od nowa
- Zapewni to brak konfliktów z nowym procesem tłumaczenia
- Usuń istniejące foldery z tłumaczeniami (np.
Szybki start: wiersz poleceń
Aby szybko rozpocząć pracę z wierszem poleceń:
-
Utwórz środowisko wirtualne:
python -m venv .venv -
Aktywuj środowisko wirtualne:
- Na Windows:
.venv\scripts\activate- Na Linux/macOS:
source .venv/bin/activate -
Zainstaluj pakiet:
pip install co-op-translator -
Skonfiguruj dane uwierzytelniające:
- Utwórz plik
.envfile in your project’s root directory. - Copy the contents from the .env.template file into your new
.envfile. - Fill in the required API keys and endpoint information in your
.envfile.
- Utwórz plik
-
Run Translation:
- Navigate to your project’s root directory in your terminal.
- Execute the translate command, specifying target languages with the
-lflag:
translate -l "ko ja fr"(Zastąp
"ko ja fr"with your desired space-separated language codes)
Detailed Usage Guides
Choose the approach that best fits your workflow:
1. Using the Command Line (CLI)
- Best for: One-time translations, manual control, or integration into custom scripts.
- Requires: Local installation of Python and the
co-op-translatorpackage. - Guide: Command Line Guide
2. Using GitHub Actions (Automation)
- Best for: Automatically translating content whenever changes are pushed to your repository. Keeps translations consistently up-to-date.
- Requires: Setting up a workflow file (
.github/workflows) w swoim repozytorium. Nie jest potrzebna lokalna instalacja. - Przewodniki:
- GitHub Actions Guide (Public Repositories & Standard Secrets) – użyj tego dla większości publicznych lub osobistych repozytoriów korzystających ze standardowych sekretów repozytorium.
- GitHub Actions Guide (Microsoft Organization Repos & Org-Level Setups) – użyj tego przewodnika, jeśli pracujesz w organizacji Microsoft na GitHub lub potrzebujesz wykorzystać sekretne dane lub runnerów na poziomie organizacji.
Rozwiązywanie problemów i wskazówki
Dodatkowe zasoby
- Referencja poleceń: Szczegółowy przewodnik po dostępnych poleceniach i opcjach.
- Obsługiwane języki: Sprawdź listę obsługiwanych języków i instrukcje dodawania nowych.
- Tryb tylko Markdown: Jak tłumaczyć tylko tekst, bez tłumaczenia obrazów.
Prezentacje wideo
Dowiedz się więcej o Co-op Translator dzięki naszym prezentacjom (kliknij obraz poniżej, aby obejrzeć na YouTube):
- Open at Microsoft: Krótkie, 18-minutowe wprowadzenie i szybki przewodnik po korzystaniu z Co-op Translator.
Wesprzyj nas i wspieraj globalną naukę
Dołącz do nas w rewolucjonizowaniu sposobu, w jaki treści edukacyjne są udostępniane na całym świecie! Wystaw Co-op Translator ⭐ na GitHub i wspieraj naszą misję przełamywania barier językowych w nauce i technologii. Twoje zainteresowanie i wkład mają ogromne znaczenie! Wkłady w kod i propozycje funkcji są zawsze mile widziane.
Wkład w projekt
Ten projekt zachęca do zgłaszania wkładów i sugestii. Chcesz przyczynić się do rozwoju Azure Co-op Translator? Zapoznaj się z naszym CONTRIBUTING.md, aby dowiedzieć się, jak możesz pomóc uczynić Co-op Translator bardziej dostępnym.
Współtwórcy
Kodeks postępowania
Ten projekt przyjął Microsoft Open Source Code of Conduct. Więcej informacji znajdziesz w Code of Conduct FAQ lub skontaktuj się pod adresem opencode@microsoft.com w razie dodatkowych pytań lub uwag.
Odpowiedzialna AI
Microsoft zobowiązuje się do pomagania klientom w odpowiedzialnym korzystaniu z naszych produktów AI, dzielenia się zdobytymi doświadczeniami oraz budowania partnerstw opartych na zaufaniu za pomocą narzędzi takich jak Transparency Notes i Impact Assessments. Wiele z tych zasobów znajdziesz pod adresem https://aka.ms/RAI. Podejście Microsoft do odpowiedzialnej AI opiera się na naszych zasadach AI: uczciwość, niezawodność i bezpieczeństwo, prywatność i ochrona, inkluzywność, przejrzystość oraz odpowiedzialność.
Modele językowe, obrazowe i mowy na dużą skalę – takie jak te używane w tym przykładzie – mogą potencjalnie zachowywać się w sposób nieuczciwy, zawodny lub obraźliwy, co może powodować szkody. Zapoznaj się z Azure OpenAI service Transparency note, aby być świadomym ryzyk i ograniczeń.
Zalecanym sposobem łagodzenia tych ryzyk jest włączenie w architekturę systemu bezpieczeństwa, który potrafi wykrywać i zapobiegać szkodliwym zachowaniom. Azure AI Content Safety zapewnia niezależną warstwę ochrony, zdolną wykrywać szkodliwe treści generowane przez użytkowników i AI w aplikacjach i usługach. Azure AI Content Safety obejmuje API tekstowe i obrazowe pozwalające wykrywać materiały szkodliwe. Mamy także interaktywne Content Safety Studio, które umożliwia przeglądanie, eksplorowanie i testowanie przykładowego kodu do wykrywania szkodliwych treści w różnych modalnościach. Następująca dokumentacja szybkiego startu przeprowadzi Cię przez proces wysyłania żądań do usługi.
Kolejnym aspektem do rozważenia jest ogólna wydajność aplikacji. W aplikacjach wielomodalnych i z wieloma modelami, wydajność oznacza, że system działa zgodnie z oczekiwaniami Twoimi i Twoich użytkowników, włączając w to niewytwarzanie szkodliwych wyników. Ważne jest, aby ocenić wydajność całej aplikacji, korzystając z metryk jakości generowania oraz ryzyka i bezpieczeństwa.
Możesz ocenić swoją aplikację AI w środowisku deweloperskim, korzystając z prompt flow SDK. Dysponując zestawem testowym lub celem, generacje Twojej aplikacji generatywnej AI są ilościowo oceniane za pomocą wbudowanych lub własnych evaluatorów. Aby zacząć korzystać z prompt flow sdk do oceny systemu, możesz skorzystać z przewodnika szybkiego startu. Po wykonaniu oceny możesz wizualizować wyniki w Azure AI Studio.
Znaki towarowe
Ten projekt może zawierać znaki towarowe lub logotypy projektów, produktów lub usług. Autoryzowane użycie znaków towarowych lub logotypów Microsoft podlega i musi przestrzegać Microsoft’s Trademark & Brand Guidelines. Użycie znaków towarowych lub logotypów Microsoft w zmodyfikowanych wersjach tego projektu nie może powodować zamieszania ani sugerować sponsorstwa Microsoft. Wszelkie użycie znaków towarowych lub logotypów stron trzecich podlega politykom tych stron trzecich.
Zastrzeżenie:
Niniejszy dokument został przetłumaczony przy użyciu automatycznej usługi tłumaczeniowej AI Co-op Translator. Mimo że dążymy do dokładności, prosimy mieć na uwadze, że tłumaczenia automatyczne mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w języku źródłowym powinien być uznawany za źródło autorytatywne. W przypadku informacji o krytycznym znaczeniu zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia wykonanego przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z korzystania z tego tłumaczenia.