Automatisez et maintenez facilement les traductions de votre contenu éducatif GitHub dans plusieurs langues au fur et à mesure de l'évolution de votre projet.
Pris en charge par Co-op Translator
Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese
Vous préférez cloner localement ?
Ce dépôt inclut plus de 50 traductions de langues ce qui augmente considérablement la taille du téléchargement. Pour cloner sans les traductions, utilisez le 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"Cela vous donne tout ce dont vous avez besoin pour suivre le cours avec un téléchargement beaucoup plus rapide.
Co-op Translator vous aide à localiser facilement votre contenu éducatif GitHub dans plusieurs langues.
Lorsque vous mettez à jour vos fichiers Markdown, images ou notebooks, les traductions restent automatiquement synchronisées, garantissant que votre contenu reste précis et à jour pour les apprenants du monde entier.
Exemple de la façon dont le contenu traduit est organisé :
Co-op Translator gère le contenu traduit comme des artefacts logiciels versionnés,
et non comme des fichiers statiques.
L'outil suit l'état des fichiers Markdown traduits, images et notebooks
en utilisant des métadonnées spécifiques à la langue.
Cette conception permet à Co-op Translator de :
- Détecter de manière fiable les traductions obsolètes
- Traiter les fichiers Markdown, images et notebooks de façon cohérente
- Évoluer de manière sécurisée dans des dépôts multilingues importants et très dynamiques
En modélisant les traductions comme des artefacts gérés,
les workflows de traduction s'alignent naturellement avec les pratiques modernes de gestion des dépendances et des artefacts logiciels.
→ Comment l’état de la traduction est géré
# Créez et activez un environnement virtuel (recommandé)
python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source .venv/bin/activate
# Installez le paquet
pip install co-op-translator
# Traduire
translate -l "ko ja fr" -mdDocker :
# Télécharger l'image publique depuis GHCR
docker pull ghcr.io/azure/co-op-translator:latest
# Exécuter avec le dossier actuel monté et le fichier .env fourni (Bash/Zsh)
docker run --rm -it --env-file .env -v "${PWD}:/work" ghcr.io/azure/co-op-translator:latest -l "ko ja fr" -md- Vérifiez que vous avez une version de Python prise en charge (actuellement 3.10-3.12). Avec poetry (pyproject.toml) cela est géré automatiquement.
- Créez un fichier
.envà partir du modèle : .env.template - Configurez un fournisseur LLM (Azure OpenAI ou OpenAI)
- (Optionnel) Pour la traduction d’images (
-img), configurez Azure AI Vision - (Optionnel) Vous pouvez configurer plusieurs ensembles de credentials en dupliquant les variables avec des suffixes comme
_1,_2, etc. Toutes les variables d’un ensemble doivent partager le même suffixe. - (Recommandé) Nettoyez les traductions précédentes pour éviter les conflits (ex. :
translations/) - (Recommandé) Ajoutez une section traduction dans votre README à l’aide du modèle README languages
- Voir : Configurer Azure AI
Traduisez tous les types pris en charge :
translate -l "ko ja"Uniquement Markdown :
translate -l "de" -mdMarkdown + images :
translate -l "pt" -md -imgUniquement notebooks :
translate -l "zh" -nbPlus d’options : Référence des commandes
- Traduction automatisée pour Markdown, notebooks et images
- Synchronise les traductions avec les modifications source
- Fonctionne localement (CLI) ou dans CI (GitHub Actions)
- Utilise Azure OpenAI ou OpenAI ; optionnel Azure AI Vision pour images
- Préserve le formatage et la structure Markdown
- Guide en ligne de commande
- Guide GitHub Actions (dépôts publics & secrets standards)
- Guide GitHub Actions (dépôts Microsoft organisation & configurations au niveau org)
- Modèle README languages
- Langues prises en charge
- Contribuer
- Dépannage
Note
Pour les mainteneurs des dépôts Microsoft “For Beginners” seulement.
Rejoignez-nous pour révolutionner la façon dont le contenu éducatif est partagé globalement ! Donnez un ⭐ à Co-op Translator sur GitHub et soutenez notre mission pour éliminer les barrières linguistiques dans l’apprentissage et la technologie. Votre intérêt et vos contributions ont un impact significatif ! Les contributions de code et suggestions de fonctionnalités sont toujours les bienvenues.
- LangChain4j-for-Beginners
- AZD for Beginners
- Edge AI for Beginners
- Model Context Protocol (MCP) For Beginners
- AI Agents for Beginners
- Generative AI for Beginners using .NET
- Generative AI for Beginners
- Generative AI for Beginners using Java
- ML for Beginners
- Data Science for Beginners
- AI for Beginners
- Cybersecurity for Beginners
- Web Dev for Beginners
- IoT for Beginners
- PhiCookBook
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-
Open at Microsoft : Une brève introduction de 18 minutes et un guide rapide sur l’utilisation de Co-op Translator.
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Microsoft s'engage à aider ses clients à utiliser nos produits d'IA de manière responsable, à partager nos apprentissages et à construire des partenariats basés sur la confiance grâce à des outils comme les Notes de transparence et les Évaluations d'impact. Beaucoup de ces ressources sont disponibles à https://aka.ms/RAI. L'approche de Microsoft en matière d'IA responsable repose sur nos principes d'IA : équité, fiabilité et sécurité, confidentialité et sécurité, inclusion, transparence et responsabilité.
Les modèles à grande échelle de langage naturel, d'image et de parole - comme ceux utilisés dans cet exemple - peuvent potentiellement avoir des comportements injustes, peu fiables ou offensants, causant ainsi des préjudices. Veuillez consulter la note de transparence du service Azure OpenAI pour être informé des risques et limites.
L'approche recommandée pour atténuer ces risques est d'inclure un système de sécurité dans votre architecture capable de détecter et prévenir les comportements nuisibles. Azure AI Content Safety fournit une couche de protection indépendante, capable de détecter le contenu nuisible généré par les utilisateurs et par l'IA dans les applications et services. Azure AI Content Safety inclut des API texte et image qui vous permettent de détecter du matériel nuisible. Nous disposons également d'un Content Safety Studio interactif qui vous permet de consulter, d'explorer et d'essayer du code d'exemple pour détecter le contenu nuisible dans différentes modalités. La documentation de démarrage rapide suivante vous guide dans la réalisation de requêtes vers le service.
Un autre aspect à prendre en compte est la performance globale de l'application. Avec des applications multimodales et multi-modèles, la performance signifie que le système fonctionne comme vous et vos utilisateurs l'attendent, y compris en ne générant pas de sorties nuisibles. Il est important d'évaluer la performance de votre application globale à l'aide des métriques de qualité de génération, de risque et de sécurité.
Vous pouvez évaluer votre application d'IA dans votre environnement de développement en utilisant le prompt flow SDK. Que vous disposiez d'un jeu de données de test ou d'un objectif, les générations de votre application d'IA générative sont mesurées quantitativement avec des évaluateurs intégrés ou des évaluateurs personnalisés de votre choix. Pour commencer avec le prompt flow sdk pour évaluer votre système, vous pouvez suivre le guide de démarrage rapide. Une fois que vous avez exécuté une session d'évaluation, vous pouvez visualiser les résultats dans Azure AI Studio.
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Ce document a été traduit à l’aide du service de traduction automatique Co-op Translator. Bien que nous fassions de notre mieux pour garantir l’exactitude, veuillez noter que les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue native doit être considéré comme la source faisant autorité. Pour les informations critiques, il est recommandé de recourir à une traduction professionnelle humaine. Nous déclinons toute responsabilité en cas de malentendus ou d’interprétations erronées résultant de l’utilisation de cette traduction.