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Verwenden des vorkonfigurierten Azure KI Translator in Fabric mit REST-API (Vorschau)

Wichtig

Dieses Feature befindet sich in der Vorschau.

Azure KI Übersetzer ist ein Azure KI Services-Dienst, mit dem Sie Sprachübersetzungen und andere sprachbezogene Vorgänge durchführen können.

Dieses Beispiel zeigt die Verwendung von RESTful-APIs des vorgefertigten Azure AI-Übersetzers in Fabric:

  • Übersetzen von Text
  • Transliteration von Text
  • Abrufen der unterstützten Sprachen

Voraussetzungen

  • Erstellen Sie ein neues Notebook.
  • Fügen Sie Ihr Notizbuch an ein Seehaus an. Wählen Sie auf der linken Seite Ihres Notizbuchs Hinzufügen aus, um ein vorhandenes Seehaus hinzuzufügen oder ein neues zu erstellen.

Hinweis

In diesem Artikel werden die integrierten KI-Dienste von Microsoft Fabric verwendet, die die Authentifizierung automatisch verarbeiten. Sie müssen keinen separaten Azure AI-Dienstschlüssel abrufen – die Authentifizierung wird über Ihren Fabric-Arbeitsbereich verwaltet. Weitere Informationen finden Sie unter Vordefinierte KI-Modelle in Fabric (Vorschau).

Die Codebeispiele in diesem Artikel verwenden Bibliotheken, die in Microsoft Fabric-Notizbüchern vorinstalliert sind:

  • SynapseML: Vorinstalliert in Fabric-Notizbüchern für Machine Learning-Funktionen
    • synapse.ml.core - Core SynapseML-Funktionalität
    • synapse.ml.fabric.service_discovery - Fabric Service Discovery-Dienstprogramme
    • synapse.ml.fabric.token_utils - Authentifizierungstoken-Hilfsprogramme
    • synapse.ml.services - KI-Dienste-Integration (einschließlich Translate, Transliterate-Klassen)
  • PySpark: Standardmäßig in Fabric Spark compute verfügbar
    • pyspark.sql.functions - DataFrame-Transformationsfunktionen (col, flatten)
  • Standardmäßige Python-Bibliotheken: In Python-Runtime integriert
    • json - JSON-Analyse und -Formatierung
    • requests - HTTP-Client für REST-API-Aufrufe
# Get workload endpoints and access token

from synapse.ml.fabric.service_discovery import get_fabric_env_config
from synapse.ml.fabric.token_utils import TokenUtils
import json
import requests


fabric_env_config = get_fabric_env_config().fabric_env_config
auth_header = TokenUtils().get_openai_auth_header()

# Make a RESTful request to AI service
prebuilt_AI_base_host = fabric_env_config.ml_workload_endpoint + "cognitive/texttranslation/"
print("Workload endpoint for AI service: \n" + prebuilt_AI_base_host)

service_url = prebuilt_AI_base_host + "language/:analyze-text?api-version=2022-05-01"
print("Service URL: \n" + service_url)

auth_headers = {
    "Authorization" : auth_header
}

def print_response(response):
    print(f"HTTP {response.status_code}")
    if response.status_code == 200:
        try:
            result = response.json()
            print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))
        except:
            print(f"pasre error {response.content}")
    else:
        print(f"error message: {response.content}")

Textübersetzung

Die Textübersetzung ist der Kernvorgang des Übersetzerdiensts.

service_url = prebuilt_AI_base_host + "translate?api-version=3.0&to=fr"
post_body = [{'Text':'Hello, friend.'}]

response = requests.post(service_url, json=post_body, headers=auth_headers)

# Output all information of the request process
print_response(response)

Ausgabe

    HTTP 200
    [
      {
        "detectedLanguage": {
          "language": "en",
          "score": 1.0
        },
        "translations": [
          {
            "text": "Bonjour cher ami.",
            "to": "fr"
          }
        ]
      }
    ]

Texttransliteration

Transliteration konvertiert ein Wort oder einen Ausdruck aus dem Skript (Alphabet) einer Sprache in eine andere, basierend auf phonetischer Ähnlichkeit.

service_url = prebuilt_AI_base_host + "transliterate?api-version=3.0&language=ja&fromScript=Jpan&toScript=Latn"
post_body = [
    {"Text":"こんにちは"},
    {"Text":"さようなら"}
]

response = requests.post(service_url, json=post_body, headers=auth_headers)

# Output all information of the request process
print_response(response)

Ausgabe

    HTTP 200
    [
      {
        "text": "Kon'nichiwa​",
        "script": "Latn"
      },
      {
        "text": "sayonara",
        "script": "Latn"
      }
    ]

Unterstützte Sprachabrufe

Gibt eine Liste der Sprachen zurück, die Übersetzervorgänge unterstützen.

service_url = prebuilt_AI_base_host + "languages?api-version=3.0"

response = requests.get(service_url, headers=auth_headers)

# Output all information of the request process
print_response(response)

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