빠른 시작: 언어 감지 클라이언트 라이브러리 및 REST API 사용

참조 문서 | 추가 샘플 | 패키지(NuGet) | 라이브러리 소스 코드

이 빠른 시작을 사용하여 .NET용 클라이언트 라이브러리를 통해 언어 검색 애플리케이션을 만듭니다. 다음 예제에서는 텍스트 샘플이 작성된 언어를 식별할 수 있는 C# 애플리케이션을 만듭니다.

팁

Language Studio를 사용하여 코드를 작성하지 않고도 Language Service 기능을 사용해 볼 수 있습니다.

필수 조건

• Azure 구독 - 체험 구독 만들기
• Visual Studio IDE
• Azure 구독이 있으면 Azure Portal에서 언어 리소스를 만들어 키와 엔드포인트를 가져옵니다. 배포 후 리소스로 이동을 선택합니다.
  • 애플리케이션을 API에 연결하려면 만든 리소스의 키와 엔드포인트가 필요합니다. 키와 엔드포인트를 이 빠른 시작의 뒷부분에서 코드에 붙여넣습니다.
  • 평가판 가격 책정 계층(Free F0)을 통해 서비스를 사용해보고, 나중에 프로덕션용 유료 계층으로 업그레이드할 수 있습니다.
• 분석 기능을 사용하려면 표준(S) 가격 책정 계층을 사용하는 언어 리소스가 필요합니다.

설정

새 .NET Core 애플리케이션 만들기

Visual Studio IDE를 사용하여 새 .NET Core 콘솔 앱을 만듭니다. 그러면 단일 C# 소스 파일인 program.cs를 사용하여 "Hello World" 프로젝트가 생성됩니다.

솔루션 탐색기에서 솔루션을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 NuGet 패키지 관리를 선택하여 클라이언트 라이브러리를 설치합니다. 열리는 패키지 관리자에서 찾아보기를 선택하고 Azure.AI.TextAnalytics를 검색합니다. 5.2.0 버전, 설치를 차례로 선택합니다. 패키지 관리자 콘솔을 사용할 수도 있습니다.

코드 예

program.cs 파일에 다음 코드를 복사합니다. key 변수를 리소스의 키로 바꾸고 endpoint 변수를 리소스의 엔드포인트로 바꾸어야 합니다. 그런 다음 코드를 실행합니다.

Important

Azure Portal로 이동합니다. 필수 구성 요소 섹션에서 만든 언어 리소스가 성공적으로 배포된 경우 다음 단계 아래에서 리소스로 이동 단추를 클릭합니다. 리소스 관리에서 리소스의 키 및 엔드포인트 페이지로 이동하여 키와 엔드포인트를 찾을 수 있습니다.

Important

완료되면 코드에서 키를 제거하고 공개적으로 게시하지 마세요. 프로덕션의 경우 Azure Key Vault와 같은 자격 증명을 안전하게 저장하고 액세스하는 방법을 사용합니다. 자세한 내용은 Azure AI 서비스 보안 문서를 참조하세요.

using Azure;
using System;
using Azure.AI.TextAnalytics;

namespace LanguageDetectionExample
{
    class Program
    {

        // This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
        static string languageKey = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_KEY");
        static string languageEndpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_ENDPOINT");

        // Example method for detecting the language of text
        static void LanguageDetectionExample(TextAnalyticsClient client)
        {
            DetectedLanguage detectedLanguage = client.DetectLanguage("Ce document est rédigé en Français.");
            Console.WriteLine("Language:");
            Console.WriteLine($"\t{detectedLanguage.Name},\tISO-6391: {detectedLanguage.Iso6391Name}\n");
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            var client = new TextAnalyticsClient(languageEndpoint, languageKey);
            LanguageDetectionExample(client);

            Console.Write("Press any key to exit.");
            Console.ReadKey();
        }

    }
}

출력

Language:
    French, ISO-6391: fr

참조 문서 | 추가 샘플 | 패키지(Maven) | 라이브러리 소스 코드

이 빠른 시작을 사용하여 Java용 클라이언트 라이브러리를 통해 언어 검색 애플리케이션을 만듭니다. 다음 예제에서는 텍스트 샘플이 작성된 언어를 식별할 수 있는 Java 애플리케이션을 만듭니다.

팁

Language Studio를 사용하여 코드를 작성하지 않고도 Language Service 기능을 사용해 볼 수 있습니다.

필수 조건

• Azure 구독 - 체험 구독 만들기
• JDK(Java Development Kit) 버전 8 이상
• Azure 구독이 있으면 Azure Portal에서 언어 리소스를 만들어 키와 엔드포인트를 가져옵니다. 배포 후 리소스로 이동을 선택합니다.
  • 애플리케이션을 API에 연결하려면 만든 리소스의 키와 엔드포인트가 필요합니다. 빠른 시작 뒷부분의 아래 코드에 키와 엔드포인트를 붙여넣습니다.
  • 평가판 가격 책정 계층(Free F0)을 통해 서비스를 사용해보고, 나중에 프로덕션용 유료 계층으로 업그레이드할 수 있습니다.
• 분석 기능을 사용하려면 표준(S) 가격 책정 계층을 사용하는 언어 리소스가 필요합니다.

설정

클라이언트 라이브러리 추가

선호하는 IDE 또는 개발 환경에서 Maven 프로젝트를 만듭니다. 그런 다음, 프로젝트의 pom.xml 파일에 다음 종속성을 추가합니다. 온라인에서 다른 빌드 도구용 구현 구문을 찾을 수 있습니다.

<dependencies>
     <dependency>
        <groupId>com.azure</groupId>
        <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
        <version>5.2.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

코드 예

Example.java라는 Java 파일을 만듭니다. 파일을 열고 아래 코드를 복사합니다. key 변수를 리소스의 키로 바꾸고 endpoint 변수를 리소스의 엔드포인트로 바꾸어야 합니다. 그런 다음 코드를 실행합니다.

Important

Azure Portal로 이동합니다. 필수 구성 요소 섹션에서 만든 언어 리소스가 성공적으로 배포된 경우 다음 단계 아래에서 리소스로 이동 단추를 클릭합니다. 리소스 관리에서 리소스의 키 및 엔드포인트 페이지로 이동하여 키와 엔드포인트를 찾을 수 있습니다.

Important

완료되면 코드에서 키를 제거하고 공개적으로 게시하지 마세요. 프로덕션의 경우 Azure Key Vault와 같은 자격 증명을 안전하게 저장하고 액세스하는 방법을 사용합니다. 자세한 내용은 Azure AI 서비스 보안 문서를 참조하세요.

import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.ai.textanalytics.models.*;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClientBuilder;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClient;

public class Example {

    // This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
    private static String languageKey = System.getenv("LANGUAGE_KEY");
    private static String languageEndpoint = System.getenv("LANGUAGE_ENDPOINT");

    public static void main(String[] args) {
        TextAnalyticsClient client = authenticateClient(languageKey, languageEndpoint);
        detectLanguageExample(client);
    }
    // Method to authenticate the client object with your key and endpoint
    static TextAnalyticsClient authenticateClient(String key, String endpoint) {
        return new TextAnalyticsClientBuilder()
                .credential(new AzureKeyCredential(key))
                .endpoint(endpoint)
                .buildClient();
    }
    // Example method for detecting the language of text
    static void detectLanguageExample(TextAnalyticsClient client)
    {
        // The text to be analyzed.
        String text = "Ce document est rédigé en Français.";

        DetectedLanguage detectedLanguage = client.detectLanguage(text);
        System.out.printf("Detected primary language: %s, ISO 6391 name: %s, score: %.2f.%n",
                detectedLanguage.getName(),
                detectedLanguage.getIso6391Name(),
                detectedLanguage.getConfidenceScore());
    }
}

출력

Detected primary language: French, ISO 6391 name: fr, score: 1.00.

참조 설명서 | 추가 샘플 | 패키지(npm) | 라이브러리 소스 코드

이 빠른 시작을 사용하여 Node.js용 클라이언트 라이브러리를 통해 언어 검색 애플리케이션을 만듭니다. 다음 예제에서는 텍스트 샘플이 작성된 언어를 식별할 수 있는 JavaScript 애플리케이션을 만듭니다.

팁

Language Studio를 사용하여 코드를 작성하지 않고도 Language Service 기능을 사용해 볼 수 있습니다.

필수 조건

• Azure 구독 - 체험 구독 만들기
• Node.js v14 LTS 이상
• Azure 구독이 있으면 Azure Portal에서 언어 리소스를 만들어 키와 엔드포인트를 가져옵니다. 배포 후 리소스로 이동을 선택합니다.
  • 애플리케이션을 API에 연결하려면 만든 리소스의 키와 엔드포인트가 필요합니다. 빠른 시작 뒷부분의 아래 코드에 키와 엔드포인트를 붙여넣습니다.
  • 평가판 가격 책정 계층(Free F0)을 통해 서비스를 사용해보고, 나중에 프로덕션용 유료 계층으로 업그레이드할 수 있습니다.
• 분석 기능을 사용하려면 표준(S) 가격 책정 계층을 사용하는 언어 리소스가 필요합니다.

설정

새 Node.js 애플리케이션 만들기

콘솔 창(예: cmd, PowerShell 또는 Bash)에서 앱에 대한 새 디렉터리를 만들고 이 디렉터리로 이동합니다.

mkdir myapp 

cd myapp

package.json 파일을 사용하여 노드 애플리케이션을 만들려면 npm init 명령을 실행합니다.

npm init

클라이언트 라이브러리 설치

npm 패키지를 설치합니다.

npm install @azure/ai-language-text

코드 예

파일을 열고 아래 코드를 복사합니다. key 변수를 리소스의 키로 바꾸고 endpoint 변수를 리소스의 엔드포인트로 바꾸어야 합니다. 그런 다음 코드를 실행합니다.

Important

Azure Portal로 이동합니다. 필수 구성 요소 섹션에서 만든 언어 리소스가 성공적으로 배포된 경우 다음 단계 아래에서 리소스로 이동 단추를 클릭합니다. 리소스 관리에서 리소스의 키 및 엔드포인트 페이지로 이동하여 키와 엔드포인트를 찾을 수 있습니다.

Important

완료되면 코드에서 키를 제거하고 공개적으로 게시하지 마세요. 프로덕션의 경우 Azure Key Vault와 같은 자격 증명을 안전하게 저장하고 액세스하는 방법을 사용합니다. 자세한 내용은 Azure AI 서비스 보안 문서를 참조하세요.

"use strict";

const { TextAnalyticsClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");

// This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
const key = process.env.LANGUAGE_KEY;
const endpoint = process.env.LANGUAGE_ENDPOINT;

//Example sentences in different languages to be analyzed
const documents = [
    "This document is written in English.",
    "这是一个用中文写的文件",
];

//Example of how to use the client library to detect language
async function main() {
    console.log("== Language detection sample ==");
  
    const client = new TextAnalysisClient(endpoint, new AzureKeyCredential(key));
  
    const result = await client.analyze("LanguageDetection", documents);
  
    for (const doc of result) {
      if (!doc.error) {
        console.log(
          `ID ${doc.id} - Primary language: ${doc.primaryLanguage.name} (iso6391 name: ${doc.primaryLanguage.iso6391Name})`
        );
      }
    }
}

main().catch((err) => {
    console.error("The sample encountered an error:", err);
});

출력

== Language detection sample ==
ID 0 - Primary language: English (iso6391 name: en)
ID 1 - Primary language: Chinese_Simplified (iso6391 name: zh_chs)

참조 문서 | 추가 샘플 | 패키지(PyPi) | 라이브러리 소스 코드

이 빠른 시작을 사용하여 Python용 클라이언트 라이브러리를 통해 언어 검색 애플리케이션을 만듭니다. 다음 예제에서는 텍스트 샘플이 작성된 언어를 식별할 수 있는 Python 애플리케이션을 만듭니다.

팁

Language Studio를 사용하여 코드를 작성하지 않고도 Language Service 기능을 사용해 볼 수 있습니다.

필수 조건

• Azure 구독 - 체험 구독 만들기
• Python 3.8 이상
• Azure 구독이 있으면 Azure Portal에서 언어 리소스를 만들어 키와 엔드포인트를 가져옵니다. 배포 후 리소스로 이동을 선택합니다.
  • 애플리케이션을 API에 연결하려면 만든 리소스의 키와 엔드포인트가 필요합니다. 빠른 시작 뒷부분의 아래 코드에 키와 엔드포인트를 붙여넣습니다.
  • 평가판 가격 책정 계층(Free F0)을 통해 서비스를 사용해보고, 나중에 프로덕션용 유료 계층으로 업그레이드할 수 있습니다.
• 분석 기능을 사용하려면 표준(S) 가격 책정 계층을 사용하는 언어 리소스가 필요합니다.

설정

클라이언트 라이브러리 설치

Python을 설치한 후, 다음을 사용하여 클라이언트 라이브러리를 설치할 수 있습니다.

pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0

코드 예

새 Python 파일을 만들고 아래 코드를 복사합니다. key 변수를 리소스의 키로 바꾸고 endpoint 변수를 리소스의 엔드포인트로 바꾸어야 합니다. 그런 다음 코드를 실행합니다.

Important

Azure Portal로 이동합니다. 필수 구성 요소 섹션에서 만든 언어 리소스가 성공적으로 배포된 경우 다음 단계 아래에서 리소스로 이동 단추를 클릭합니다. 리소스 관리에서 리소스의 키 및 엔드포인트 페이지로 이동하여 키와 엔드포인트를 찾을 수 있습니다.

Important

완료되면 코드에서 키를 제거하고 공개적으로 게시하지 마세요. 프로덕션의 경우 Azure Key Vault와 같은 자격 증명을 안전하게 저장하고 액세스하는 방법을 사용합니다. 자세한 내용은 Azure AI 서비스 보안 문서를 참조하세요.

# This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
language_key = os.environ.get('LANGUAGE_KEY')
language_endpoint = os.environ.get('LANGUAGE_ENDPOINT')

from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

# Authenticate the client using your key and endpoint 
def authenticate_client():
    ta_credential = AzureKeyCredential(language_key)
    text_analytics_client = TextAnalyticsClient(
            endpoint=language_endpoint, 
            credential=ta_credential)
    return text_analytics_client

client = authenticate_client()

# Example method for detecting the language of text
def language_detection_example(client):
    try:
        documents = ["Ce document est rédigé en Français."]
        response = client.detect_language(documents = documents, country_hint = 'us')[0]
        print("Language: ", response.primary_language.name)

    except Exception as err:
        print("Encountered exception. {}".format(err))
language_detection_example(client)

출력

Language:  French

참조 설명서

이 빠른 시작을 사용하여 REST API를 통해 언어 감지 요청을 보냅니다. 다음 예제에서는 cURL을 사용하여 텍스트 샘플이 작성된 언어를 식별합니다.

필수 조건

• Azure 구독 - 체험 구독 만들기

설정

Azure 리소스 만들기

아래 코드 샘플을 사용하려면 Azure 리소스를 배포해야 합니다. 이 리소스에는 Language 서비스에 보내는 API 호출을 인증하는 데 사용할 키와 엔드포인트가 포함됩니다.

1. 다음 링크를 사용하여 Azure Portal에서 Language 리소스를 만듭니다. Azure 구독을 사용하여 로그인해야 합니다.

2. 표시되는 추가 기능 선택 화면에서 계속해서 리소스 만들기를 선택합니다.

   

3. 언어 만들기 화면에서 다음 정보를 제공합니다.

   세부 정보	설명
   Subscription	리소스가 연결되는 구독 계정입니다. 드롭다운 메뉴에서 Azure 구독을 선택합니다.
   Resource group	리소스 그룹은 사용자가 만든 리소스를 저장하는 컨테이너입니다. 새로 만들기를 선택하여 새 리소스 그룹을 만듭니다.
   지역	언어 리소스의 위치입니다. 지역마다 실제 위치에 따라 대기 시간이 발생할 수 있지만 리소스의 런타임 가용성에는 영향을 주지 않습니다. 이 빠른 시작에서는 사용 가능한 가까운 지역을 선택하거나 미국 동부를 선택합니다.
   이름	Language 리소스의 이름입니다. 이 이름은 애플리케이션에서 API 요청을 보내는 데 사용할 엔드포인트 URL을 만드는 데도 사용됩니다.
   가격 책정 계층	언어 리소스에 대한 가격 책정 계층입니다. 무료 F0 계층을 사용하여 서비스를 사용해 보고, 나중에 프로덕션에 대한 유료 계층으로 업그레이드할 수 있습니다.

   

4. 책임 있는 AI 알림 확인란이 선택되어 있는지 확인합니다.

5. 페이지 아래쪽에서 검토 + 만들기를 선택합니다.

6. 표시되는 화면에서 유효성 검사가 통과되었고 정보를 올바르게 입력했는지 확인합니다. 다음으로 만들기를 선택합니다.

키 및 엔드포인트 가져오기

다음으로 애플리케이션을 API에 연결하기 위해 리소스의 키와 엔드포인트가 필요합니다. 키와 엔드포인트는 이 빠른 시작의 뒷부분에서 코드에 붙여넣습니다.

1. Language 리소스가 성공적으로 배포되면 다음 단계 아래에 있는 리소스로 이동 단추를 클릭합니다.

   

2. 리소스에 대한 화면의 왼쪽 탐색 영역 메뉴에서 키 및 엔드포인트를 선택합니다. 아래 단계에서 키와 엔드포인트 중 하나를 사용합니다.

   

환경 변수 만들기

API 요청을 보내려면 애플리케이션을 인증해야 합니다. 프로덕션의 경우 자격 증명을 안전하게 저장하고 액세스하는 방법을 사용합니다. 이 예제에서는 애플리케이션을 실행하는 로컬 컴퓨터의 환경 변수에 자격 증명을 작성합니다.

팁

코드에 키를 직접 포함하지 말고 공개적으로 게시하지 마세요. Azure Key Vault와 같은 추가 인증 옵션은 Azure AI 서비스 보안 문서를 참조하세요.

Language 리소스 키에 대한 환경 변수를 설정하려면 콘솔 창을 열고 운영 체제 및 개발 환경에 대한 지침을 따릅니다.

1. LANGUAGE_KEY 환경 변수를 설정하려면 your-key를 리소스에 대한 키 중 하나로 바꿉니다.
2. LANGUAGE_ENDPOINT 환경 변수를 설정하려면 your-endpoint를 리소스에 대한 엔드포인트로 바꿉니다.

Windows

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

참고 항목

현재 실행 중인 콘솔에서만 환경 변수에 액세스해야 하는 경우 환경 변수를 setx 대신 set으로 설정할 수 있습니다.

환경 변수가 추가되면 콘솔 창을 포함하여 환경 변수를 읽어야 하는 실행 중인 프로그램을 다시 시작해야 할 수 있습니다. 예를 들어 편집기로 Visual Studio를 사용하는 경우 Visual Studio를 다시 시작한 후 예제를 실행합니다.

Linux

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

환경 변수를 추가한 후 콘솔 창에서 source ~/.bashrc 명령을 실행하여 변경 내용을 적용합니다.

macOS

Bash

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

환경 변수를 추가한 후 콘솔 창에서 source ~/.bash_profile 명령을 실행하여 변경 내용을 적용합니다.

Xcode

iOS 및 macOS 개발의 경우 Xcode에서 환경 변수를 설정합니다. 예를 들어, 다음 단계에 따라 Xcode 13.4.1에서 환경 변수를 설정합니다.

1. 제품>구성표>구성표 편집을 선택합니다.
2. 실행(디버그 실행) 페이지에서 인수를 선택합니다.
3. 환경 변수 아래에서 더하기(+) 기호를 선택하여 새 환경 변수를 추가합니다.
4. 이름에 대해 LANGUAGE_KEY를 입력하고, 값에 대해 Language 리소스 키를 입력합니다.
5. 리소스 엔드포인트에 대해 다음 단계를 수행합니다. 새 환경 변수의 이름을 LANGUAGE_ENDPOINT로 지정합니다.

추가 구성 옵션은 Xcode 설명서를 참조하세요.

예제 요청 본문을 사용하여 JSON 파일 만들기

코드 편집기에서 test_detection_payload.json이라는 새 파일을 만들고 다음 JSON 예제를 복사합니다. 이 예제 요청은 다음 단계에서 API로 보냅니다.

참고 항목

• GitHub에서 언어별 샘플을 찾을 수 있습니다.

{
    "kind": "LanguageDetection",
    "parameters": {
        "modelVersion": "latest"
    },
    "analysisInput":{
        "documents":[
            {
                "id":"1",
                "text": "This is a document written in English."
            }
        ]
    }
}

test_detection_payload.json을 컴퓨터의 어딘가에 저장합니다. 예를 들어 데스크톱입니다.

언어 감지 요청 보내기

다음 명령을 사용하여 사용하고 있는 프로그램을 사용하여 API 요청을 보냅니다. 명령을 터미널에 복사하고 실행합니다.

parameter	설명
-X POST <endpoint>	API에 액세스하기 위한 엔드포인트를 지정합니다.
-H Content-Type: application/json	JSON 데이터를 보내기 위한 콘텐츠 형식.
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key>	API에 액세스하기 위한 키를 지정합니다.
-d <documents>	보내려는 문서가 포함된 JSON.

Windows

C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_detection_payload.json을 이전 단계에서 만든 예제 JSON 요청 파일의 위치로 바꿉니다.

명령 프롬프트

curl -X POST "%LANGUAGE_ENDPOINT%/language/:analyze-text?api-version=2023-11-15-preview" ^
-H "Content-Type: application/json" ^
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: %LANGUAGE_KEY%" ^
-d "@C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_detection_payload.json"

PowerShell

curl.exe -X POST $env:LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2023-11-15-preview `
-H "Content-Type: application/json" `
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $env:LANGUAGE_KEY" `
-d "@C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_detection_payload.json"

Linux

다음 명령을 사용하여 사용하고 있는 프로그램을 사용하여 API 요청을 보냅니다. /home/mydir/test_detection_payload.json을 이전 단계에서 만든 예제 JSON 요청 파일의 위치로 바꿉니다.

curl -X POST $LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2023-11-15-preview \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $LANGUAGE_KEY" \
-d "@/home/mydir/test_sentiment_payload.json"

macOS

다음 명령을 사용하여 사용하고 있는 프로그램을 사용하여 API 요청을 보냅니다. /home/mydir/test_detection_payload.json을 이전 단계에서 만든 예제 JSON 요청 파일의 위치로 바꿉니다.

curl -X POST $LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2023-11-15-preview \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $LANGUAGE_KEY" \
-d "@/home/mydir/test_detection_payload.json"

JSON 응답

{
    "kind": "LanguageDetectionResults",
    "results": {
        "documents": [
            {
                "id": "1",
                "detectedLanguage": {
                    "name": "English",
                    "iso6391Name": "en",
                    "confidenceScore": 1.0,
                    "script": "Latin",
                    "scriptCode": "Latn"
                },
                "warnings": []
            }
        ],
        "errors": [],
        "modelVersion": "2023-12-01"
    }
}

다음 명령을 사용하여 이 빠른 시작에서 만든 환경 변수를 삭제합니다.

Windows

reg delete "HKCU\Environment" /v LANGUAGE_KEY /f

reg delete "HKCU\Environment" /v LANGUAGE_ENDPOINT /f

Linux

unset LANGUAGE_KEY

unset LANGUAGE_ENDPOINT

macOS

unset LANGUAGE_KEY

unset LANGUAGE_ENDPOINT

리소스 정리

Azure AI 서비스 구독을 정리하고 제거하려면 리소스 또는 리소스 그룹을 삭제할 수 있습니다. 리소스 그룹을 삭제하면 해당 리소스 그룹에 연결된 다른 모든 리소스가 함께 삭제됩니다.

• 포털
• Azure CLI

다음 단계

• 언어 감지 개요