Este guia orienta você na configuração do Azure OpenAI para tradução de idiomas e Azure Computer Vision para análise de conteúdo de imagens (que pode ser usado para tradução baseada em imagens) dentro do Azure AI Foundry.
Pré-requisitos:
Você começará criando um Projeto Azure AI, que atua como um local central para gerenciar seus recursos de IA.
Navegue até https://ai.azure.com e faça login com sua conta Azure.
Selecione +Create para criar um novo projeto.
CoopTranslator-Project).CoopTranslator-Hub) (Crie um novo, se necessário).Dentro do seu projeto, você implantará um modelo Azure OpenAI para servir como backend para tradução de texto.
Se ainda não estiver lá, abra seu projeto recém-criado (exemplo: CoopTranslator-Project) no Azure AI Foundry.
No menu lateral do seu projeto, em “My assets”, selecione “Models + endpoints”.
Selecione + Deploy model.
Selecione Deploy Base Model.
Será apresentada uma lista de modelos disponíveis. Filtre ou pesquise por um modelo GPT adequado. Recomendamos o gpt-4o.
Selecione seu modelo desejado e clique em Confirm.
Selecione Deploy.
Após a implantação, você pode selecionar a implantação na página “Models + endpoints” para encontrar sua URL do endpoint REST, Chave, Nome da implantação, Nome do modelo e Versão da API. Estes serão necessários para integrar o modelo de tradução em sua aplicação.
[!NOTE] Você pode selecionar versões da API na página API version deprecation conforme suas necessidades. Esteja ciente de que a versão da API é diferente da versão do modelo exibida na página Models + endpoints no Azure AI Foundry.
Para habilitar a tradução de texto dentro de imagens, você precisa localizar a Chave da API e o Endpoint do Azure AI Service.
CoopTranslator-Project). Certifique-se de estar na página de visão geral do projeto.Encontre a Chave da API e o Endpoint do Azure AI Service.
Navegue até seu Projeto Azure AI (exemplo: CoopTranslator-Project). Certifique-se de estar na página de visão geral do projeto.
Encontre a Chave da API e o Endpoint na aba do Azure AI Service.

Esta conexão torna as capacidades do recurso vinculado Azure AI Services (incluindo análise de imagens) disponíveis para seu projeto AI Foundry. Você poderá então usar essa conexão em seus notebooks ou aplicações para extrair texto de imagens, o qual pode ser enviado em seguida ao modelo Azure OpenAI para tradução.
Até aqui, você deve ter coletado o seguinte:
Para Azure OpenAI (Tradução de Texto):
gpt-4o)cooptranslator-gpt4o)Para Azure AI Services (Extração de Texto de Imagem via Vision):
Mais adiante, ao construir sua aplicação, você provavelmente a configurará usando essas credenciais coletadas. Por exemplo, você pode configurá-las como variáveis de ambiente assim:
# Credenciais do Serviço Azure AI (Obrigatório para tradução de imagens)
AZURE_AI_SERVICE_API_KEY="your_azure_ai_service_api_key" # Exemplo, 21xasd...
AZURE_AI_SERVICE_ENDPOINT="https://your_azure_ai_service_endpoint.cognitiveservices.azure.com/"
# Conjuntos opcionais de fallback: variáveis duplicadas com sufixo _1/_2 (mesmo índice para todas as variáveis do conjunto)
AZURE_AI_SERVICE_API_KEY_1="your_azure_ai_service_api_key_1"
AZURE_AI_SERVICE_ENDPOINT_1="https://your_azure_ai_service_endpoint_1.cognitiveservices.azure.com/"
# Credenciais do Azure OpenAI (Obrigatório para tradução de texto)
AZURE_OPENAI_API_KEY="your_azure_openai_api_key" # Exemplo, 21xasd...
AZURE_OPENAI_ENDPOINT="https://your_azure_openai_endpoint.openai.azure.com/"
AZURE_OPENAI_MODEL_NAME="your_model_name" # Exemplo, gpt-4o
AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME="your_deployment_name" # Exemplo, cooptranslator-gpt4o
AZURE_OPENAI_API_VERSION="your_api_version" # Exemplo, 2024-12-01-preview
# Conjuntos opcionais de fallback: duplicar o conjunto completo AZURE_OPENAI_* com sufixo _1/_2 (mesmo índice para todas as variáveis)
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