Skip to content

README.md

Latest commit

 

History

History
247 lines (175 loc) · 23.2 KB

README.md

File metadata and controls

247 lines (175 loc) · 23.2 KB

Co-op Translator

Лесно автоматизирайте и поддържайте преводите на вашето образователно съдържание в GitHub на няколко езика, докато проектът ви се развива.

Python 3.10–3.12 Python package License: MIT Downloads Downloads Container: GHCR Code style: black

GitHub contributors GitHub issues GitHub pull-requests PRs Welcome

🌐 Многоезична поддръжка

Поддържано от Co-op Translator

Арабски | Бенгалски | Български | Бирмански (Мианмар) | Китайски (опростен) | Китайски (традиционен, Хонг Конг) | Китайски (традиционен, Макао) | Китайски (традиционен, Тайван) | Хърватски | Чешки | Датски | Холандски | Естонски | Финландски | Френски | Немски | Гръцки | Иврит | Хинди | Унгарски | Индонезийски | Италиански | Японски | Каннада | Кхмер | Корейски | Литовски | Малайски | Малаялам | Марати | Непалски | Нигерийски пиджин | Норвежки | Персийски (фарси) | Полски | Португалски (Бразилия) | Португалски (Португалия) | Пенджабски (Гурумухи) | Румънски | Руски | Сръбски (кирилица) | Словацки | Словенски | Испански | Суахили | Шведски | Тагалог (Филипински) | Тамилски | Телугу | Тайски | Турски | Украински | Урду | Виетнамски

Предпочитате да клонирате локално?

Това хранилище включва преводи на 50+ езика, което значително увеличава размера на изтегляне. За да клонирате без преводи, използвайте 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"

Това ви дава всичко необходимо за завършване на курса с много по-бързо изтегляне.

GitHub watchers GitHub forks GitHub stars

Microsoft Foundry Discord

Open in GitHub Codespaces

Преглед

Co-op Translator ви помага лесно да локализирате вашето образователно GitHub съдържание на множество езици.
Когато актуализирате вашите Markdown файлове, изображения или тетрадки, преводите се синхронизират автоматично, гарантирайки, че вашето съдържание остава точно и актуално за учащите по целия свят.

Пример как е организирано преведеното съдържание:

Example

Как се управлява състоянието на превода

Co-op Translator управлява преведеното съдържание като версионирани софтуерни артефакти,
а не като статични файлове.

Инструментът проследява състоянието на преведените Markdown, изображения и тетрадки
използвайки метаданни с езиков обхват.

Този дизайн позволява на Co-op Translator да:

  • Надеждно открива остарели преводи
  • Третира Markdown, изображения и тетрадки по унифициран начин
  • Масшабира безопасно големи, бързоразвиващи се многоезични хранилища

Чрез моделиране на преводите като управлявани артефакти, работните потоци за превод естествено се съгласуват с модерни
практики за управление на зависимости и артефакти в софтуера.

→ Как се управлява състоянието на превода

Бързо стартиране

# Създайте и активирайте виртуална среда (препоръчително)
python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source .venv/bin/activate
# Инсталирайте пакета
pip install co-op-translator
# Преведи
translate -l "ko ja fr" -md

Docker:

# Изтеглете публичното изображение от GHCR
docker pull ghcr.io/azure/co-op-translator:latest
# Стартирайте с монтирана текуща папка и предоставен .env (Bash/Zsh)
docker run --rm -it --env-file .env -v "${PWD}:/work" ghcr.io/azure/co-op-translator:latest -l "ko ja fr" -md

Минимална настройка

  1. Уверете се, че имате поддържана версия на Python (в момента 3.10-3.12). В poetry (pyproject.toml) това се управлява автоматично.
  2. Създайте файл .env използвайки шаблона: .env.template
  3. Конфигурирайте един доставчик на LLM (Azure OpenAI или OpenAI)
  4. (По избор) За превод на изображения (-img), конфигурирайте Azure AI Vision
  5. (По избор) Можете да конфигурирате множество комплекти с идентификационни данни като дублирате променливи с суфикси като _1, _2 и т.н. Всички променливи в един комплект трябва да имат един и същ суфикс.
  6. (Препоръчително) Почистете всички предишни преводи, за да избегнете конфликти (напр. translations/)
  7. (Препоръчително) Добавете секция за превод към вашето README, използвайки шаблона README languages template
  8. Вижте: Настройване на Azure AI

Използване

Преведете всички поддържани типове:

translate -l "ko ja"

Само Markdown:

translate -l "de" -md

Markdown + изображения:

translate -l "pt" -md -img

Само тетрадки:

translate -l "zh" -nb

Още флагове: Команден референт

Характеристики

  • Автоматизиран превод за Markdown, тетрадки и изображения
  • Поддържа преводите синхронизирани с промени в изходния код
  • Работи локално (CLI) или в CI (GitHub Actions)
  • Използва Azure OpenAI или OpenAI; опционално Azure AI Vision за изображения
  • Запазва форматирането и структурата на Markdown

Документация

Ръководство специално за Microsoft

Note

Само за поддържащи хранилищата „За начинаещи“ на Microsoft.

Подкрепете ни и насърчете глобалното обучение

Присъединете се към нас в революцията на начина, по който образователното съдържание се споделя по света! Дайте ⭐ на Co-op Translator в GitHub и подкрепете нашата мисия да премахнем езиковите бариери в обучението и технологиите. Вашият интерес и принос оказват значително въздействие! Кодови приноси и предложения за функции са винаги добре дошли.

Разгледайте образователното съдържание на Microsoft на вашия език

Видео презентации

👉 Кликнете върху изображението по-долу, за да гледате в YouTube.

  • Open at Microsoft: Кратко 18-минутно въведение и бързо ръководство как да използвате Co-op Translator.

    Open at Microsoft

Принос

Този проект приема приноси и предложения. Интересувате ли се да допринесете за Azure Co-op Translator? Моля, вижте нашия CONTRIBUTING.md за указания как можете да помогнете да направим Co-op Translator по-достъпен.

Contributors

co-op-translator contributors

Кодекс на поведение

Този проект е приел Кодекса на поведение с отворен код на Microsoft.
За повече информация вижте Често задавани въпроси относно Кодекса на поведение или се свържете с opencode@microsoft.com за допълнителни въпроси или коментари.

Отговорен AI

Microsoft се ангажира да помага на клиентите си да използват AI продуктите ни отговорно, да споделяме нашите знания и да изграждаме партньорства, основани на доверие, чрез инструменти като Забележки за прозрачност и Оценки на въздействието. Много от тези ресурси могат да бъдат намерени на https://aka.ms/RAI.
Подходът на Microsoft към отговорния AI е основан на нашите AI принципи за справедливост, надеждност и безопасност, поверителност и сигурност, приобщаването, прозрачността и отчетността.

Големи модели за естествен език, изображения и реч - като тези, използвани в този пример - потенциално могат да се държат по начини, които са несправедливи, ненадеждни или обидни, като по този начин причиняват вреди. Моля, консултирайте се със Забележката за прозрачност на Azure OpenAI услугата, за да бъдете информирани за рискове и ограничения.

Препоръчителният подход за смекчаване на тези рискове е да включите система за безопасност във вашата архитектура, която може да открива и предотвратява вредно поведение. Azure AI Content Safety предоставя независим слой защита, който може да открива вредно съдържание, генерирано от потребители и AI, в приложения и услуги. Azure AI Content Safety включва текстови и визуални API-та, които ви позволяват да откривате вреден материал. Ние разполагаме и с интерактивно Content Safety Studio, което ви позволява да разглеждате, изследвате и изпробвате примерен код за откриване на вредно съдържание в различни модалности. Следващата документация за бързо стартиране ви води през процеса на изпращане на заявки към услугата.

Друг аспект, който трябва да се вземе предвид, е цялостното представяне на приложението. При мултимодални и мултимоделни приложения, под производителност разбираме, че системата работи според очакванията на вас и вашите потребители, включително да не генерира вредно съдържание. Важно е да оцените производителността на цялостното си приложение, използвайки метрики за качество на генериране и риск и безопасност.

Можете да оцените AI приложението си в средата за разработка, като използвате prompt flow SDK. Като имате тестов набор от данни или цел, генерирането на вашето генеративно AI приложение се измерва количествено с вградени оценители или персонализирани оценители по ваш избор. За да започнете с prompt flow sdk за оценка на системата си, можете да следвате ръководството за бързо стартиране. След като изпълните оценъчен ход, можете да визуализирате резултатите в Azure AI Studio.

Търговски марки

Този проект може да съдържа търговски марки или логотипи за проекти, продукти или услуги. Оторизираната употреба на Microsoft търговски марки или логотипи е предмет на и трябва да спазва Правилата за използване на търговски марки и бренда на Microsoft.
Използването на Microsoft търговски марки или логотипи в модифицирани версии на този проект не трябва да причинява объркване или да предполага спонсорство от Microsoft.
Всяка употреба на търговски марки или логотипи на трети страни е подчинена на политиките на тези трети страни.

Получаване на помощ

Ако се затрудните или имате въпроси относно разработването на AI приложения, присъединете се към:

Microsoft Foundry Discord

Ако имате продуктови отзиви или грешки по време на разработка, посетете:

Microsoft Foundry Developer Forum

Отказ от отговорност:
Този документ е преведен с помощта на AI преводаческа услуга Co-op Translator. Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматичните преводи могат да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Ние не носим отговорност за каквито и да било недоразумения или неправилни тълкувания, произтичащи от използването на този превод.
⚡