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Fabric の事前構築済みの Azure AI 翻訳を REST API と SynapseML で使用する (プレビュー)

  • [アーティクル]

重要

この機能はプレビュー段階にあります。

Azure AI 翻訳は、言語翻訳やその他の言語関連操作を実行できるようにする Azure AI サービスです。

このサンプルでは、Fabric の事前構築済みの Azure AI 翻訳を使用して、RESTful API で以下を行います。

  • テキストを翻訳する
  • テキストを表記変換する
  • サポートされている言語を取得する

前提条件

# Get workload endpoints and access token

from synapse.ml.mlflow import get_mlflow_env_config
import json

mlflow_env_configs = get_mlflow_env_config()
access_token = access_token = mlflow_env_configs.driver_aad_token
prebuilt_AI_base_host = mlflow_env_configs.workload_endpoint + "cognitive/texttranslation/"
print("Workload endpoint for AI service: \n" + prebuilt_AI_base_host)

# Make a RESTful request to AI service

post_headers = {
    "Content-Type" : "application/json",
    "Authorization" : "Bearer {}".format(access_token),
}

def printresponse(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}")

テキスト翻訳

Translator サービスの主要な操作は、テキストの翻訳です。

import requests
import uuid

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

post_headers["x-ms-workload-resource-moniker"] = str(uuid.uuid1())
response = requests.post(service_url, json=post_body, headers=post_headers)

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

出力

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

テキストの音訳

表記変換は、音声の類似性に基づいて、単語や語句の書記法 (アルファベット) を、ある言語から別の言語のものに変換するプロセスです。

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"}
]

post_headers["x-ms-workload-resource-moniker"] = str(uuid.uuid1())
response = requests.post(service_url, json=post_body, headers=post_headers)

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

出力

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

サポートされている言語の取得

翻訳の操作でサポートされている言語の一覧を取得します。

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

post_headers["x-ms-workload-resource-moniker"] = str(uuid.uuid1())
response = requests.get(service_url, headers=post_headers)

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

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