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Co-op Translator

輕鬆自動化並維護您的教育 GitHub 內容在多語言間的翻譯,隨著專案演進。

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

🌐 多語言支援

Co-op Translator 支援

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偏好本機克隆?

本儲存庫包含 50+ 語言翻譯,會顯著增加下載大小。若想不包含翻譯地克隆,請使用稀疏簽出:

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"

此方式提供您完成課程所需的全部內容,且下載速度更快。

GitHub watchers GitHub forks GitHub stars

Microsoft Foundry Discord

Open in GitHub Codespaces

概覽

Co-op Translator 幫助您輕鬆將教育 GitHub 內容本地化成多種語言。
當您更新 Markdown 檔案、影像或筆記本時,翻譯會自動同步,確保您的內容對全球學習者保持正確且最新。

翻譯內容組織範例如下:

Example

如何管理翻譯狀態

Co-op Translator 將翻譯內容視為 版本化軟體產物
而非靜態檔案。

此工具透過 語言範圍的元資料,追蹤翻譯的 Markdown、影像及筆記本狀態。

此設計讓 Co-op Translator 能夠:

  • 可靠偵測過期翻譯
  • 對 Markdown、影像與筆記本採取一致處理
  • 安全地擴展用於大型、快速變動、多語言的儲存庫

透過將翻譯建模為管理中的產物,
翻譯工作流程自然符合現代軟體的依賴性與產物管理實務。

如何管理翻譯狀態

快速開始

# 建立並啟動虛擬環境(建議)
python -m venv .venv
# Windows 作業系統
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux 作業系統
source .venv/bin/activate
# 安裝套件
pip install co-op-translator
# 翻譯
translate -l "ko ja fr" -md

Docker:

# 從 GHCR 拉取公共映像檔
docker pull ghcr.io/azure/co-op-translator:latest
# 以當前資料夾掛載並提供 .env 運行(Bash/Zsh)
docker run --rm -it --env-file .env -v "${PWD}:/work" ghcr.io/azure/co-op-translator:latest -l "ko ja fr" -md

最小設定

  1. 確認您使用的是受支援的 Python 版本(目前是 3.10-3.12)。在 poetry (pyproject.toml) 中會自動處理。
  2. 使用範本 .env.template 建立 .env 檔案
  3. 配置一組 LLM 提供者(Azure OpenAI 或 OpenAI)
  4. (選擇性)對於影像翻譯 (-img),配置 Azure AI Vision
  5. (選擇性)您可以透過添加變數後綴如 _1_2 等複製多組認證。每組變數必須擁有相同後綴。
  6. (建議)清除先前翻譯結果以避免衝突(例如 translations/
  7. (建議)使用 README 語言範本 在您的 README 新增翻譯區塊
  8. 參考:設置 Azure AI

用法

翻譯所有支援的類型:

translate -l "ko ja"

僅翻譯 Markdown:

translate -l "de" -md

Markdown + 影像:

translate -l "pt" -md -img

僅翻譯筆記本:

translate -l "zh" -nb

更多參數說明:指令參考

功能

  • 自動翻譯 Markdown、筆記本和影像
  • 保持翻譯與來源變動同步
  • 可在本機 (CLI) 或 CI (GitHub Actions) 執行
  • 使用 Azure OpenAI 或 OpenAI;影像翻譯可選用 Azure AI Vision
  • 保留 Markdown 格式與結構

文件

Microsoft 專屬指南

Note

僅供 Microsoft “For Beginners” 儲存庫管理者使用。

支持我們,促進全球學習

加入我們,一同革新教育內容在全球的分享方式!
在 GitHub 上為 Co-op Translator 點讚並支持我們打破學習與科技語言障礙的使命。
您的關注與貢獻將帶來重大影響!歡迎程式碼貢獻與功能建議。

以您的語言探索 Microsoft 教育內容

影音簡介

👉 點擊下方圖片於 YouTube 收看。

  • Open at Microsoft:簡短18分鐘介紹與快速指南,教您如何使用 Co-op Translator。

    Open at Microsoft

貢獻

本專案歡迎貢獻與建議。有興趣為 Azure Co-op Translator 貢獻者,請參閱我們的 CONTRIBUTING.md 指南,了解如何協助讓 Co-op Translator 更加普及。

貢獻者

co-op-translator contributors

行為準則

本專案已採用 Microsoft 開放原始碼行為準則。 欲了解更多資訊,請參閱 行為準則常見問題,或聯絡 [email protected] 提出任何其他問題或意見。

負責任的 AI

微軟致力協助客戶負責任地使用我們的 AI 產品,分享我們的經驗,並通過 Transparency Notes 和 Impact Assessments 等工具建立基於信任的合作夥伴關係。許多此類資源可在 https://aka.ms/RAI 找到。 微軟的負責任 AI 方針基於我們的 AI 原則:公平性、可靠性與安全性、隱私與安全性、包容性、透明性及問責制。

大型自然語言、影像及語音模型——如本範例中所使用的——可能會出現不公平、不可靠或冒犯性的行為,進而造成傷害。請參閱 Azure OpenAI 服務透明度說明 以了解相關風險與限制。

建議緩解此類風險的方法是在架構中加入安全系統,偵測及防止有害行為。Azure AI Content Safety 提供一層獨立防護,能夠在應用程式與服務中偵測有害的使用者生成及 AI 生成內容。Azure AI Content Safety 包括文字與影像 API,讓您能偵測有害內容。我們還有一個互動式 Content Safety Studio,可讓您檢視、探索並試用偵測不同樣態有害內容的範例程式碼。以下快速入門文件將指引您如何向服務發送請求。

另一個需要考慮的面向是整體應用程式效能。對於多模態與多模型應用程式,我們視效能為系統按您與使用者預期運作,包含不產生有害輸出。使用產生品質以及風險安全指標對您的整體應用進行評估,十分重要。

您可使用 prompt flow SDK 在開發環境中評估您的 AI 應用。無論是測試資料集或目標,生成的 AI 結果皆可用內建評估器或自訂評估器進行量化衡量。若要開始使用 prompt flow sdk 評估系統,請參閱快速入門指南。執行評估後,您可以在Azure AI Studio 中視覺化結果

商標

本專案可能包含專案、產品或服務的商標或標誌。授權使用微軟商標或標誌需遵守並遵循微軟商標與品牌指南。 在修改本專案版本中使用微軟商標或標誌,必須避免造成混淆或暗示微軟贊助。 任何第三方商標或標誌的使用,皆須遵守該第三方的政策。

尋求協助

如果遇到困難或對於建立 AI 應用有任何疑問,歡迎加入:

Microsoft Foundry Discord

若您有產品回饋或在建置過程中發現錯誤,請造訪:

Microsoft Foundry Developer Forum


免責聲明
本文件係使用 AI 翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。雖然我們力求準確,但請注意,自動翻譯可能包含錯誤或不精確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於重要資訊,建議採用專業人工翻譯。我們不對因使用本翻譯所導致的任何誤解或誤譯負責。