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Co-op Translator

프로젝트가 발전함에 따라 여러 언어로 교육용 GitHub 콘텐츠의 번역을 쉽고 자동화하며 유지 관리하세요.

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

🌐 다국어 지원

Co-op Translator에서 지원

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

로컬에서 클론하는 것을 선호하시나요?

이 저장소는 50개 이상의 언어 번역을 포함하여 다운로드 크기가 크게 증가합니다. 번역 없이 클론하려면 sparse checkout을 사용하세요:

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"

이렇게 하면 훨씬 빠른 다운로드로 코스를 완료하는 데 필요한 모든 것을 얻을 수 있습니다.

GitHub watchers GitHub forks GitHub stars

Microsoft Foundry Discord

Open in GitHub Codespaces

개요

Co-op Translator는 교육용 GitHub 콘텐츠를 여러 언어로 손쉽게 현지화하도록 도와줍니다.
Markdown 파일, 이미지, 노트북을 업데이트하면 번역이 자동으로 동기화되어 전 세계 학습자에게 최신 정확한 콘텐츠를 제공합니다.

번역된 콘텐츠가 어떻게 구성되는지 예시:

Example

번역 상태 관리 방법

Co-op Translator는 번역된 콘텐츠를 버전 관리된 소프트웨어 아티팩트로 다룹니다.
단순한 정적 파일이 아닙니다.

이 도구는 언어 범위 메타데이터를 사용하여 번역된 Markdown, 이미지, 노트북의 상태를 추적합니다.

이 설계를 통해 Co-op Translator는:

  • 신뢰성 있게 오래된 번역을 감지
  • Markdown, 이미지, 노트북을 일관되게 처리
  • 대규모, 빠르게 변화하는 다국어 저장소를 안전하게 확장

번역을 관리되는 아티팩트로 모델링함으로써,
번역 작업 흐름이 현대 소프트웨어 의존성 및 아티팩트 관리 관행과 자연스럽게 일치합니다.

→ 번역 상태 관리 방법

빠른 시작

# 가상 환경 생성 및 활성화 (권장)
python -m venv .venv
# 윈도우
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source .venv/bin/activate
# 패키지 설치
pip install co-op-translator
# 번역하기
translate -l "ko ja fr" -md

Docker:

# GHCR에서 공개 이미지를 가져옵니다
docker pull ghcr.io/azure/co-op-translator:latest
# 현재 폴더를 마운트하고 .env를 제공하여 실행합니다 (Bash/Zsh)
docker run --rm -it --env-file .env -v "${PWD}:/work" ghcr.io/azure/co-op-translator:latest -l "ko ja fr" -md

최소 설정

  1. 지원되는 Python 버전(현재 3.10-3.12)이 있는지 확인하세요. poetry(pyproject.toml)에서는 자동 처리됩니다.
  2. 템플릿을 사용하여 .env 파일 생성: .env.template
  3. LLM 공급자 하나 설정 (Azure OpenAI 또는 OpenAI)
  4. (선택 사항) 이미지 번역(-img)을 위해 Azure AI Vision 구성
  5. (선택 사항) _1, _2 등 접미사가 있는 변수로 여러 인증 세트 구성 가능. 세트 내 모든 변수는 같은 접미사를 가져야 합니다.
  6. (권장) 이전 번역(예: translations/)을 정리하여 충돌 방지
  7. (권장) README languages template을 사용해 README에 번역 섹션 추가
  8. 참고: Azure AI 설정

사용법

지원하는 모든 유형 번역:

translate -l "ko ja"

Markdown만:

translate -l "de" -md

Markdown + 이미지:

translate -l "pt" -md -img

노트북만:

translate -l "zh" -nb

더 많은 플래그: 명령어 참고

기능

  • Markdown, 노트북, 이미지 자동 번역
  • 원본 변경사항과 번역 동기화 유지
  • 로컬(CLI) 및 CI(GitHub Actions) 지원
  • Azure OpenAI 또는 OpenAI 사용; 이미지 번역에선 선택적 Azure AI Vision 지원
  • Markdown 서식 및 구조 보존

문서

Microsoft 전용 가이드

Note

Microsoft “For Beginners” 저장소 관리자 전용입니다.

후원하고 글로벌 학습 촉진하기

전 세계 교육 콘텐츠 공유 방식을 혁신하는 데 동참하세요! Co-op Translator에 GitHub에서 ⭐를 눌러주고, 학습과 기술에서 언어 장벽을 허무는 우리의 사명을 지원해 주세요. 여러분의 관심과 기여가 큰 변화를 만듭니다! 코드 기여와 기능 제안은 언제나 환영합니다.

여러분의 언어로 Microsoft 교육 콘텐츠 탐색

동영상 발표

👉 아래 이미지를 클릭하여 YouTube에서 시청하세요.

  • Open at Microsoft: Co-op Translator 사용법에 대한 18분 간단 소개 및 빠른 가이드.

    Open at Microsoft

기여

이 프로젝트는 기여와 제안을 환영합니다. Azure Co-op Translator에 기여하고 싶으신가요? CONTRIBUTING.md를 참고하여 Co-op Translator를 더 접근하기 쉽게 만드는 데 도움을 주세요.

기여자들

co-op-translator contributors

행동 강령

이 프로젝트는 Microsoft Open Source Code of Conduct를 채택하고 있습니다.
자세한 내용은 Code of Conduct FAQ를 참조하거나, 추가 질문이나 의견이 있으면 [email protected]으로 연락해 주시기 바랍니다.

책임 있는 AI

Microsoft는 고객이 AI 제품을 책임감 있게 사용할 수 있도록 지원하고, 학습 내용을 공유하며, Transparency Notes 및 Impact Assessments와 같은 도구를 통해 신뢰 기반의 파트너십을 구축하기 위해 노력하고 있습니다. 이러한 리소스 중 다수는 https://aka.ms/RAI에서 확인할 수 있습니다.
Microsoft의 책임 있는 AI 접근법은 공정성, 신뢰성 및 안전성, 개인정보 보호 및 보안, 포용성, 투명성 및 책임성 등 AI 원칙에 근거합니다.

이 샘플에서 사용되는 대규모 자연어, 이미지, 음성 모델은 잠재적으로 불공정하거나 신뢰할 수 없거나 불쾌감을 주는 방식으로 동작하여 피해를 유발할 수 있습니다. 위험과 한계에 대해 알기 위해 Azure OpenAI 서비스 투명성 노트를 참조하시기 바랍니다.

이러한 위험을 완화하는 권장 접근법은 해로운 행동을 탐지하고 방지할 수 있는 안전 시스템을 아키텍처에 포함하는 것입니다. Azure AI Content Safety는 응용 프로그램 및 서비스 내 AI 생성 콘텐츠 및 사용자 생성 콘텐츠의 해로움을 탐지할 수 있는 독립적인 보호 계층을 제공합니다. Azure AI Content Safety에는 해로운 자료를 식별할 수 있는 텍스트 및 이미지 API가 포함되어 있습니다. 또한 다양한 형태의 해로운 콘텐츠를 탐지하는 샘플 코드를 보고, 탐색하고, 직접 사용해 볼 수 있는 대화형 Content Safety Studio도 있습니다. 다음 빠른 시작 문서는 서비스에 요청하는 과정을 안내합니다.

또 다른 고려사항은 전반적인 애플리케이션 성능입니다. 멀티모달 및 멀티모델 애플리케이션에서 성능은 시스템이 사용자 기대에 부합하게 작동하는 것, 즉 해로운 출력을 생성하지 않는 것을 의미합니다. 생성 품질 및 위험/안전성 지표를 사용해 전체 애플리케이션 성능을 평가하는 것이 중요합니다.

프롬프트 플로우 SDK를 사용해 개발 환경에서 AI 애플리케이션을 평가할 수 있습니다. 테스트 데이터셋이나 목표값을 기준으로 생성형 AI 출력이 내장 평가자나 사용자가 직접 만든 평가자로 정량적으로 측정됩니다. 프롬프트 플로우 SDK로 시스템을 평가하는 방법은 빠른 시작 가이드를 참고하세요. 평가를 실행한 후, Azure AI Studio에서 결과를 시각화할 수 있습니다.

상표

이 프로젝트에는 프로젝트, 제품 또는 서비스의 상표나 로고가 포함되어 있을 수 있습니다. Microsoft 상표 또는 로고의 허가된 사용은 Microsoft의 상표 및 브랜드 가이드라인에 따라야 합니다.
Microsoft 상표 또는 로고를 수정된 이 프로젝트 버전에서 사용할 때는 혼동을 일으키거나 Microsoft의 후원을 암시해서는 안 됩니다.
제3자 상표 또는 로고의 사용은 해당 제3자의 정책을 준수해야 합니다.

도움 받기

AI 앱 개발 중 막히거나 질문이 있으면 다음에 참여하세요:

Microsoft Foundry Discord

제품 피드백이 있거나 빌드 중 오류가 발생하면 다음을 방문하세요:

Microsoft Foundry Developer Forum

면책 조항:
이 문서는 AI 번역 서비스 Co-op Translator를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있지만 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있음을 알려드립니다. 원문은 해당 언어의 원본 문서가 권위 있는 출처로 간주되어야 합니다. 중요한 정보에 대해서는 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 오해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.
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