README.md

Co-op Translator

ស្វ័យ ប្រតិបត្តិការងាយស្រួល និងថែរក្សាការប្រែសម្រួលសម្រាប់មាតិកា GitHub សិក្សារបស់អ្នកជាច្រើនភាសា ខណៈដែលគម្រោងរបស់អ្នកកើនឡើង។

🌐 គាំទ្រជា​ភាសាច្រើន

បានគាំទ្រដោយ 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

ចូលចិត្តចម្លងក្នុងកុំព្យូទ័រជា​មូលដ្ឋានទេ?

តំបន់ផ្ទុកនេះរួមមានការប្រែសម្រួលជាភាសា ៥០+ ដែលបង្កើនទំហំទាញយកយ៉ាងខ្លាំង។ ដើម្បីចម្លងដោយគ្មានការប្រែសម្រួល សូមប្រើ 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"

វាមានអ្វីដែលអ្នកត្រូវការទាំងអស់ដើម្បីបញ្ចប់វគ្គសិក្សា ដោយទាញយកបានលឿនជាងមុន។

គំរូទូទៅ

Co-op Translator ជួយអ្នកផ្លូវភេទមាតិកា GitHub សិក្សារបស់អ្នកទៅជាភាសាច្រើនយ៉ាងងាយស្រួល។ ពេលដែលអ្នកបន្ថែមឯកសារ Markdown របស់អ្នក រូបភាព ឬ សៀវភៅកំណត់ត្រា ការប្រែសម្រួលនឹងត្រូវគ្នាអូតូម៉ាទិក ដើម្បីធានាមាតិកានៅតែត្រឹមត្រូវ និងទាន់សម័យសម្រាប់អ្នកសិក្សាជុំវិញពិភពលោក។

ឧទាហរណ៏ពីរបៀបដែលមាតិកាប្រែសម្រួលត្រូវបានរៀបចំ៖

របៀបគ្រប់គ្រងស្ថានភាពការប្រែសម្រួល

Co-op Translator គ្រប់គ្រងមាតិកាប្រែសម្រួលជាប្រភេទ អត្ថបទកម្មវិធីដែលមានកំណត់ខ្ទង់ ហើយមិនមែនជាឯកសារស្ថិតិទេ។

ឧបករណ៍នេះតាមដានស្ថានភាពរបស់ Markdown ប្រែសម្រួល រូបភាព និង សៀវភៅកំណត់ត្រា ដោយប្រើ មេតាដាតារតាមភាសា។

ការរចនានេះធ្វើឱ្យ Co-op Translator អាច:

• ស្គាល់ការប្រែសម្រួលចាស់ៗបានយ៉ាងជឿជាក់
• ព្យាបាលឯកសារ Markdown រូបភាព និង សៀវភៅកំណត់ត្រាទាំងឡាយជាការតម្រូវដូចគ្នា
• តម្លាភាពយ៉ាងសុវត្ថិភាពក្នុងឃ្លាំងទិន្នន័យធំហើយរហ័សលឿនមានភាសាច្រើន

ដោយបង្ហាញការប្រែសម្រួលជាអត្ថបទដែលគ្រប់គ្រងដោយម៉ូឌែលនេះ វីធីសាស្រ្តការងារប្រែសម្រួលនឹងត្រូវគ្នាដោយធម្មតាជាមួយនឹង អនុប្បទាន និងការគ្រប់គ្រងអត្ថបទកម្មវិធីសម័យថ្មី។

→ របៀបគ្រប់គ្រងស្ថានភាពការប្រែសម្រួល

ចាប់ផ្តើមយ៉ាងរហ័ស

# បង្កើត និងបើកបរិបទ virtual (ណែនាំ)
python -m venv .venv
# វីនដូស
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source .venv/bin/activate
# ដំឡើងកញ្ចប់
pip install co-op-translator
# ប្រែសម្រួល
translate -l "ko ja fr" -md

Docker:

# ទាញរូបភាពសាធារណៈពី GHCR
docker pull ghcr.io/azure/co-op-translator:latest
# រត់ជាមួយថតបច្ចុប្បន្នត្រូវបានភ្ជាប់ និងផ្គត់ផ្គង់ .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

ការតំឡើងបរិមាណតិចតួច

1. បញ្ជាក់ថាអ្នកមានជំនាន់ Python ដែលគាំទ្រ (បច្ចុប្បន្ន 3.10-3.12)។ នៅក្នុង poetry (pyproject.toml) វាត្រូវបានគ្រប់គ្រងដោយស្វ័យប្រវត្តិ។
2. បង្កើតឯកសារ .env ប្រើទំព័រគំរូ: .env.template
3. កំណត់អ្នកផ្គត់ផ្គង់ LLM មួយ (Azure OpenAI ឬ OpenAI)
4. (ជាជម្រើស) សម្រាប់ការប្រែរូបភាព (-img) កំណត់ Azure AI Vision
5. (ជាជម្រើស) អ្នកអាចកំណត់បណ្ដុំគណនីច្រើនដោយចម្លងអថេរជាមួយនាមបន្ថែមដូចជា _1, _2, និងចំរូងទៀត។ អថេរទាំងអស់ក្នុងចំណុចត្រូវមាននាមបន្ថែមដូចគ្នា។
6. (ណែនាំ) សំអាតការប្រែសម្រួលដដែលៗពីមុនដើម្បីជៀសវាងអោយមានជម្លោះ (ឧ. translations/)
7. (ណែនាំ) បន្ថែមផ្នែកការប្រែសម្រួលទៅ README របស់អ្នកដោយប្រើ ទំព័រគំរូភាសា README
8. មើល៖ កំណត់ Azure AI

ការប្រើប្រាស់

ប្រែទាំងប្រភេទដែលគាំទ្រ:

translate -l "ko ja"

មានតែ Markdown:

translate -l "de" -md

Markdown + រូបភាព:

translate -l "pt" -md -img

មានតែសៀវភៅកំណត់ត្រា:

translate -l "zh" -nb

រោទ៍បន្ថែម៖ យោងពាក្យបញ្ជា

លក្ខណៈពិសេស

• ប្រែសម្រួលស្វ័យប្រវត្តិសម្រាប់ Markdown សៀវភៅកំណត់ត្រា និងរូបភាព
• ថែមទាំងរក្សាការប្រែសម្រួលត្រូវគ្នាជាមួយការផ្លាស់ប្តូរដើម
• ដំណើរការបាននៅក្នុងមជ្ឈមណ្ឌល (CLI) ឬ CI (GitHub Actions)
• ប្រើ Azure OpenAI រឺ OpenAI; ជម្រើស Azure AI Vision សម្រាប់រូបភាព
• រក្សាការរៀបចំ តំបន់ និងរចនាសម្ព័ន្ធ Markdown

ឯកសារ

• មគ្គុទេសក៍ខ្សែពាក្យបញ្ជា
• មគ្គុទេសក៍ GitHub Actions (ឃ្លាំងសាធារណៈ និងសម្ងាត់ធម្មតា)
• មគ្គុទេសក៍ GitHub Actions (ឃ្លាំងអង្គភាព Microsoft និងការកំណត់កម្រិតអង្គភាព)
• ទំព័រគំរូភាសា README
• ភាសាដែលគាំទ្រ
• ការរួមចំណែក
• ដោះស្រាយបញ្ហា

មគ្គុទេសក៍ជាក់លាក់សម្រាប់ Microsoft

Note

សម្រាប់អ្នកថែរក្សាឃ្លាំង “សម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើម” របស់ Microsoft ប៉ុណ្ណោះ។

• បច្ចុប្បន្នភាពបញ្ជី “វគ្គផ្សេងទៀត” (សម្រាប់ឃ្លាំង MS Beginners)

គាំទ្រយើង និងលើកកម្ពស់ការសិក្សាទូទាំងពិភពលោក

ចូលរួមជាមួយយើងក្នុងការប្រែប្រួលវិធីសាស្រ្តចែករំលែកមាតិកាសិក្សានៅទូទាំងពិភពលោក! ផ្តល់ Co-op Translator ⭐ នៅលើ GitHub ហើយគាំទ្រគោលបំណងរបស់យើងក្នុងការបំបែកឧបសគ្គភាសានៅក្នុងការសិក្សានិងបច្ចេកវិទ្យា។ សំណូមពររបស់អ្នក និងការរួមចំណែកមានឥទ្ធិពលយ៉ាងសំខាន់! ការរួមចំណែកកូដ និងការផ្តល់យោបល់លក្ខណៈពិសេសគឺជាសម្រួលខាងតែងតែស្វាគមន៍។

ស្វែងយល់មាតិកាសិក្សារបស់ Microsoft ជាភាសារបស់អ្នក

• 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

វីដេអូបង្ហាញ

👉 ចុចរូបភាពខាងក្រោមដើម្បីមើលនៅលើ YouTube។

• Open at Microsoft៖ ការណែនាំខ្លី ១៨ នាទី និងមគ្គុទេសក៍រហ័សអំពីរបៀបប្រើ Co-op Translator។

  

ការរួមចំណែក

គម្រោងនេះស្វាគមន៍ការរួមចំណែកនិងការផ្តល់យោបល់។ ចាប់អារម្មណ៍ក្នុងការរួមចំណែកដល់ Azure Co-op Translator? សូមមើល CONTRIBUTING.md របស់យើងសម្រាប់ណែនាំពីរបៀបដែលអ្នកអាចជួយឱ្យ Co-op Translator ងាយស្រួលប្រើថែមទៀត។

អ្នករួមចំណែក

អនុក្រឹត្យឆន្ទៈ

គម្រោងនេះបានទទួលយក Microsoft Open Source Code of Conduct។ សម្រាប់ព័ត៌មានបន្ថែម សូមមើល Code of Conduct FAQ ឬ ទាក់ទង opencode@microsoft.com សម្រាប់សំណួរឬមតិយោបល់បន្ថែមណាមួយ។

បេសកកម្ម AI មានក្តីទទួលខុសត្រូវ

Microsoft មានការប្តេជ្ញាជួយអតិថិជនរបស់យើងប្រើផលិតផល AI របស់យើងយ៉ាងមានក្តីទទួលខុសត្រូវ ចែករំលែកការសិក្សារបស់យើង និងបង្កើតដៃគូផ្អែកលើការជឿទុកចិត្ត តាមរយៈឧបករណ៍ដូចជា Transparency Notes និង Impact Assessments។ ឧបករណ៍ជាច្រើនទាំងនេះអាចរកបាននៅ https://aka.ms/RAI។ វិធីសាស្រ្តរបស់ Microsoft សម្រាប់ AI មានក្តីទទួលខុសត្រូវ គឺមានមូលដ្ឋានលើគោលការណ៍ AI របស់យើង រួមមាន បច្ចេកទេសសមស្រប ជឿជាក់ និងសុវត្ថិភាព រក្សាសម្ងាត់ និងសន្តិសុខ មានភាពចូលរួម មានភាពច្បាស់លាស់ និងក្រុមតំណែងទទួលខុសត្រូវ។

ម៉ូដែលភាសាធម្មជាតិទំហំធំ ទម្រង់រូបភាព និងសម្លេង–ដូចជាដែលប្រើនៅក្នុងគំរូនេះ–អាចមានបែបបទអាក្រក់ ដូចជាមិនសមរម្យ មិនជឿជាក់ ឬបង្កការគាប់កំហឹង ដែលអាចបង្កឱ្យមានការខូចខាត។ សូមពិនិត្យមើល Azure OpenAI service Transparency note ដើម្បីទទួលបានព័ត៌មានអំពីហានិភ័យ និងកំណត់ការពារជាមួយ។

វិធានការណ៍ណែនាំសម្រាប់កាត់បន្ថយហានិភ័យទាំងនេះ គឺរួមបញ្ចូលប្រព័ន្ធសុវត្ថិភាពនៅក្នុងសំណុំរចនាសម្ព័ន្ធរបស់អ្នក ដែលអាចរកឃើញ និងទប់ស្កាត់អាកប្បកិរិយាដែលបង្កគ្រោះថ្នាក់។ Azure AI Content Safety ផ្តល់ជាដំណាក់កាលការពារឯករាជ្យ ដែលអាចរកឃើញមាតិកាដែលបង្កគ្រោះថ្នាក់ដែលបង្កើតដោយអ្នកប្រើ ហើយត្រូវបានបង្កើតដោយ AI នៅក្នុងកម្មវិធី និងសេវាកម្ម។ Azure AI Content Safety រួមមាន API សម្រាប់អត្ថបទ និងរូបភាព ដែលអាចរកឃើញវត្ថុដែលគ្រោះថ្នាក់។ យើងក៏មានស្ទូឌីយោ Content Safety ដែលអាចអន្តរកម្ម ដែលអនុញ្ញាតិឲ្យអ្នកមើល ផ្សងព្រេង និងសាកល្បងកូដគំរូសម្រាប់រកមាតិកាដែលគ្រោះថ្នាក់នៅចម្ងាយលើម៉ូដែលផ្សេងៗគ្នា។ ឯកសារណែនាំ quickstart documentation ខាងក្រោម នឹងណែនាំអ្នកធ្វើសំណើទៅសេវាកម្ម។

មួយទៀតដែលត្រូវគិតគូរពិចារណា គឺសមត្ថភាពសរុបនៃកម្មវិធី។ ជាមួយកម្មវិធីច្រើនម៉ូដែល និងច្រើនម៉ូឌាល អ្នកយកចិត្តទុកដាក់ថាសមត្ថភាពមានន័យថាប្រព័ន្ធបំពេញតាមដែលអ្នក និងអ្នកប្រើប្រាស់របស់អ្នករំពឹងទុក រួមមានមិនបង្កើតលទ្ធផលដែលគ្រោះថ្នាក់ឡើយ។ វាសំខាន់ក្នុងការវាយតម្លៃសមត្ថភាពសរុបរបស់កម្មវិធីរបស់អ្នក ដោយប្រើ generation quality and risk and safety metrics។

អ្នកអាចវាយតម្លៃកម្មវិធី AI របស់អ្នកក្នុងបរិយាកាសអភិវឌ្ឍន៍របស់អ្នក ដោយប្រើ prompt flow SDK។ យោងតាមឯកសារតេស្ត ឬគោលដៅណាមួយ ការបង្កើត AI របស់អ្នកត្រូវបានវាស់តម្លៃជាបរិមាណជាមួយឧបករណ៍វាយតម្លៃដែលមានរួច ឬឧបករណ៍វាយតម្លៃប្ដូរតាមដែលអ្នកជ្រើសរើស។ ដើម្បីចាប់ផ្តើមប្រើ prompt flow sdk សម្រាប់វាយតម្លៃប្រព័ន្ធរបស់អ្នក អ្នកអាចអនុវត្តតាម quickstart guide។ បន្ទាប់ពីខលការវាយតម្លៃរួច អ្នកអាច បង្ហាញលទ្ធផលក្នុង Azure AI Studio។

រូបសញ្ញា និងពាក្យសម្គាល់ពាណិជ្ជកម្ម

គម្រោងនេះអាចមានរូបសញ្ញា ឬរូបតំណាងសម្រាប់គម្រោង ផលិតផល ឬសេវាកម្ម។ ការប្រើប្រាស់ដោយមានអនុញ្ញាតរបស់រូបសញ្ញា Microsoft ឬរូបតំណាងត្រូវបានគ្រប់គ្រង និងត្រូវតែអនុវត្តតាម Microsoft's Trademark & Brand Guidelines។ ការប្រើប្រាស់រូបសញ្ញា Microsoft ឬរូបតំណាងក្នុងកំណែដែលបានកែប្រែរបស់គម្រោងនេះ មិនគួរបង្កការជ្រុលបន្លំ ឬសjectក្តីឲ្យមានការឧបត្ថម្ភពី Microsoft នោះទេ។ ការប្រើប្រាស់រូបសញ្ញា ឬរូបតំណាងពីភាគីទីបី គឺត្រូវតែគោរពតាមគោលការណ៍របស់ភាគីទីបីនោះ។

សូម្បីការជួយ

ប្រសិនបើអ្នកស្ថិតក្នុងស្ថានភាពជាប់ស្ទះ ឬមានសំណួរអំពីការសង់កម្មវិធី AI សូមចូលរួម៖

ប្រសិនបើអ្នកមានមតិយោបល់អំពីផលិតផល ឬកំហុសនៅពេលសង់សូមទៅកាន់៖

---

ការបដិសេធ៖
ឯកសារនេះត្រូវបានបកប្រែដោយប្រើសេវាបកប្រែ AI Co-op Translator។ ខណៈពេលដែលយើងខិតខំទៅរកភាពត្រឹមត្រូវ សូមជ្រាបថាការបកប្រែដោយស្វ័យប្រវត្តិអាចមានកំហុសឬភាពមិនត្រឹមត្រូវបាន។ ឯកសារដើមដែលមានភាសាតិចតាំងគួរត្រូវបានគេចាត់ទុកជាថ្មីនៃប្រភពផ្លូវការជាចម្បង។ សម្រាប់ព័ត៌មានសំខាន់ យើងណែនាំឲ្យបកប្រែដោយអ្នកជំនាញមនុស្ស។ យើងមិនទទួលខុសត្រូវចំពោះការយល់ច្រឡំ ឬការបកស្រាយខុសដែលកើតឡើងពីការប្រើប្រាស់បកប្រែនេះទេ។