Краткое руководство. Библиотеки текстовых библиотек Azure AI Translator

Статья
09/26/2024

В этом кратком руководстве вы узнаете, как приступить к работе со службой Переводчика для перевода текста с помощью выбранного языка программирования. Для этого проекта рекомендуется использовать бесплатную ценовую категорию (F0), при обучении технологии и последующем обновлении до платного уровня для рабочей среды.

Необходимые компоненты

наличие активной подписки Azure. Если у вас нет подписки Azure, создайте ее бесплатно.

После получения подписки Azure создайте ресурс Переводчика в портал Azure.
После развертывания ресурса выберите элемент Перейти к ресурсу, чтобы получить ключ и конечную точку.
- Получите ключ, конечную точку и регион из ресурса и подключите приложение к службе Переводчика. Вставьте эти значения в код позже в кратком руководстве. Их можно найти на странице портал Azure ключей и конечной точки:

Настройка среды C#/.NET

В этом кратком руководстве мы используем последнюю версию интегрированной среды разработки Visual Studio для создания и запуска приложения.

Запустите Visual Studio.
На странице "Начало работы" нажмите кнопку "Создать проект".
На странице Создание проекта введите в поле поиска консоль. Выберите шаблон Консольное приложение, затем нажмите кнопку Далее.
В окне Настроить новый проект введите в поле "Имя проекта" значение text-translation-sdk. Теперь щелкните Далее.
В диалоговом окне Дополнительные сведения выберите .NET 6.0 (долгосрочная поддержка) и щелкните Создать.

Установка клиентской библиотеки с помощью NuGet

Щелкните правой кнопкой мыши проект Translator-text-sdk и выберите пункт "Управление пакетами NuGet...
Установите флажок "Обзор" и установите флажок "Включить предварительную версию" и введите Azure.AI.Translation.Text.
Выберите версию 1.0.0-beta.1 из раскрывающегося меню и установите пакет в проекте.

Сборка приложения

Чтобы взаимодействовать со службой Переводчика с помощью клиентской TextTranslationClientбиблиотеки, необходимо создать экземпляр класса. Для этого создайте AzureKeyCredential с key помощью портал Azure и TextTranslationClient экземпляраAzureKeyCredential. Проверка подлинности немного зависит от того, использует ли ресурс региональную или глобальную конечную точку. Для этого проекта выполните проверку подлинности с помощью глобальной конечной точки. Дополнительные сведения об использовании региональной конечной точки см. в пакетах SDK для перевода текстов.

Примечание.

Начиная с .NET 6, в новых проектах, где используется шаблон console, создается новый стиль программы, отличный от предыдущих версий.
В новых выходных данных используются последние функции C#, упрощающие код, который необходимо написать.
При использовании более новой версии необходимо только написать текст метода Main. Вам не нужно включать инструкции верхнего уровня, глобальные директивы using или неявные директивы using.
Дополнительные сведения см. в статье "Создание шаблонов C#" для создания инструкций верхнего уровня.

Откройте файл Program.cs.
Удалите существующий код, включая строку Console.WriteLine("Hello World!"), и введите следующий пример кода в файл Program.cs приложения:

Пример кода

Внимание

Обязательно удалите ключ из кода, когда завершите работу, и ни в коем случае не публикуйте его в открытом доступе. Для рабочей среды используйте безопасный способ хранения и доступа к учетным данным, например Azure Key Vault. Дополнительные сведения см. в статье "Безопасность служб искусственного интеллекта Azure".

перевод текста;

Примечание.

В этом примере мы используем глобальную конечную точку. Если вы используете региональную конечную точку, см. статью "Создание клиента перевода текста".


using Azure;
using Azure.AI.Translation.Text;


string key = "<your-key>";

AzureKeyCredential credential = new(key);
TextTranslationClient client = new(credential);

try
{
    string targetLanguage = "fr";
    string inputText = "This is a test.";

    Response<IReadOnlyList<TranslatedTextItem>> response = await client.TranslateAsync(targetLanguage, inputText).ConfigureAwait(false);
    IReadOnlyList<TranslatedTextItem> translations = response.Value;
    TranslatedTextItem translation = translations.FirstOrDefault();

    Console.WriteLine($"Detected languages of the input text: {translation?.DetectedLanguage?.Language} with score: {translation?.DetectedLanguage?.Score}.");
    Console.WriteLine($"Text was translated to: '{translation?.Translations?.FirstOrDefault().To}' and the result is: '{translation?.Translations?.FirstOrDefault()?.Text}'.");
}
catch (RequestFailedException exception)
{
    Console.WriteLine($"Error Code: {exception.ErrorCode}");
    Console.WriteLine($"Message: {exception.Message}");
}

Запуск приложения

После добавления примера кода в приложение нажмите зеленую кнопку "Пуск " рядом с formRecognizer_quickstart, чтобы создать и запустить программу, или нажмите клавишу F5.

Снимок экрана: запуск программы Visual Studio.

Ниже приведен фрагмент ожидаемых выходных данных:

Снимок экрана: выходные данные Visual Studio Code в окне терминала.

Настройка среды Java

Примечание.

Пакет SDK для перевода текста Azure для Java тестируется и поддерживается на платформах Windows, Linux и macOS. Он не тестируется на других платформах и не поддерживает развертывания Android.

В этом кратком руководстве мы используем средство автоматизации сборки Gradle для создания и запуска приложения.

У вас должна быть установлена последняя версия Visual Studio Code или предпочтительная интегрированная среда разработки. См. Java в Visual Studio Code.
Совет
- Visual Studio Code предлагает Пакет кодировки для Java для Windows и macOS. Пакет кодировки — это набор VS Code, комплект SDK для Java (JDK) и набор рекомендуемых расширений Microsoft. Пакет кодировки можно также использовать для исправления существующей среды разработки.
- Если вы используете VS Code и Пакет кодировки для Java, установите расширение Gradle для Java.
Если вы не используете Visual Studio Code, убедитесь, что в среде разработки установлено следующее:
- комплект SDK для Java (OpenJDK) версии 8 или более поздней версии;
- Gradle версии 6.8 или более поздней.

Создание проекта Gradle

В окне консоли (например, cmd, PowerShell или Bash) создайте новый каталог для приложения с именем text-translation-app и перейдите к нему.
```
mkdir text-translation-app && text-translation-app
```
```
mkdir text-translation-app; cd text-translation-app
```
gradle init Выполните команду из каталога text-translation-app. Эта команда создает основные файлы сборки для Gradle, включая build.gradle.kts, который используется во время выполнения для создания и настройки приложения.
```
gradle init --type basic
```
Когда появится запрос на выбор предметно-ориентированного языка, выберите Kotlin.
Примите имя проекта по умолчанию (текстовое преобразование-приложение), выбрав "Возврат " или "Ввод".

Примечание.

Для создания всего приложения может потребоваться несколько минут, но вскоре вы увидите несколько папок и файлов, включая build-gradle.kts.

Обновите build.gradle.kts, включив в него следующий код. Основной класс — Translate:

  plugins {
  java
  application
}
application {
  mainClass.set("Translate")
}
repositories {
  mavenCentral()
}
dependencies {
  implementation("com.azure:azure-ai-translation-text:1.0.0-beta.1")
}

Создание приложения Java

В каталоге text-translation-app выполните следующую команду:
```
mkdir -p src/main/java
```
Команда создает следующую структуру каталогов:
Перейдите в каталог java и создайте файл с именем Translate.java.
Совет
- Вы можете создать новый файл с помощью PowerShell.
- Откройте окно PowerShell в каталоге проекта, удерживая клавишу Shift и нажав правой кнопкой мыши на папку.
- Введите следующую команду New-Item Translate.java.
- Кроме того, вы можете создать новый файл в IDE с именем Translate.java и сохранить его в каталоге java.
Скопируйте и вставьте следующий пример кода перевода текста в файл Translate.java .
- Обновите "<your-key>"и "<your-endpoint>" "<region>" со значениями из экземпляра портал Azure Translator.

Пример кода

перевод текста;

Внимание

Примечание.

import java.util.List;
import java.util.ArrayList;
import com.azure.ai.translation.text.models.*;
import com.azure.ai.translation.text.TextTranslationClientBuilder;
import com.azure.ai.translation.text.TextTranslationClient;

import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
/**
 * Translate text from known source language to target language.
 */
public class Translate {

    public static void main(String[] args) {
        String apiKey = "<your-key>";
        AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(apiKey);

        TextTranslationClient client = new TextTranslationClientBuilder()
                .credential(credential)
                .buildClient();

        String from = "en";
        List<String> targetLanguages = new ArrayList<>();
        targetLanguages.add("es");
        List<InputTextItem> content = new ArrayList<>();
        content.add(new InputTextItem("This is a test."));

        List<TranslatedTextItem> translations = client.translate(targetLanguages, content, null, from, TextType.PLAIN, null, null, null, false, false, null, null, null, false);

        for (TranslatedTextItem translation : translations) {
            for (Translation textTranslation : translation.getTranslations()) {
                System.out.println("Text was translated to: '" + textTranslation.getTo() + "' and the result is: '" + textTranslation.getText() + "'.");
            }
        }
    }
}

Создание и запуск приложения**

После добавления примера кода в приложение вернитесь к главному каталогу проекта — текстовому переводу приложения.

Создайте приложение с build помощью команды (вы должны получить сообщение BUILD SUCCESSFUL ):
```
gradle build
```
Запустите приложение с run помощью команды (вы должны получить сообщение BUILD SUCCESSFUL ):
```
gradle run
```

Ниже приведен фрагмент ожидаемых выходных данных:

Снимок экрана: выходные данные Java в окне терминала.

Настройка среды Node.js

В этом кратком руководстве мы используем среду выполнения JavaScript Node.js для создания и запуска приложения.

При необходимости установите последнюю версию Node.js. Диспетчер пакетов Node (npm) предоставляется в каждой установке Node.js.

Совет

Если вы не работали с Node.js, ознакомьтесь с модулем Введение в Node.js в Microsoft Learn.
В окне консоли (например, cmd, PowerShell или Bash) создайте для приложения новый каталог с именем text-translation-app и перейдите в него.
```
mkdir text-translation-app && cd text-translation-app
```
```
mkdir text-translation-app; cd text-translation-app
```
Выполните команду npm init, чтобы инициализировать приложение и сформировать шаблон проекта.
```
npm init
```
Укажите атрибуты проекта, принимая запросы, представленные в терминале.
- Наиболее важными атрибутами являются имя, номер версии и точка входа.
- Рекомендуется хранить index.js для имени точки входа. Описание, команда тестирования, репозиторий GitHub, ключевые слова, автор и данные лицензии являются необязательными атрибутами: их можно пропустить для этого проекта.
- Примите предложения в круглых скобках с помощью кнопок Назад или Ввод.
- После завершения запроса package.json файл будет создан в каталоге text-translation-app.

Установка клиентской библиотеки

Откройте окно терминала и установите клиентскую библиотеку Azure Text Translation для JavaScript с помощью npm:

npm i @azure-rest/ai-translation-text@1.0.0-beta.1

Сборка приложения

Чтобы взаимодействовать со службой Переводчика с помощью клиентской TextTranslationClientбиблиотеки, необходимо создать экземпляр класса. Для этого создайте TranslateCredential приложение с key <region> портал Azure и экземпляромTextTranslationClient. Дополнительные сведения см. в пакетах SDK для перевода текстов.

index.js Создайте файл в каталоге приложения.
Совет
- Вы можете создать новый файл с помощью PowerShell.
- Откройте окно PowerShell в каталоге проекта, удерживая клавишу Shift и нажав правой кнопкой мыши на папку.
- Введите следующую команду New-Item index.js.
- Вы также можете создать новый файл в IDE с именем index.js и сохранить его в каталоге text-translation-app.
Скопируйте и вставьте следующий пример кода перевода текста в index.js файл. Обновите <your-endpoint> и <your-key> используя значения из экземпляра портал Azure Translator.

Пример кода

Внимание

Обязательно удалите ключ из кода, когда завершите работу, и ни в коем случае не публикуйте его в открытом доступе. Для рабочей среды используйте безопасный способ хранения и доступа к учетным данным, например Azure Key Vault. Дополнительные сведения см. в статье "Безопасность служб искусственного интеллекта Azure".

перевод текста;

Примечание.

В этом примере используется региональная конечная точка. Если вы используете глобальную конечную точку, см. статью "Создание клиента перевода текста".

const TextTranslationClient = require("@azure-rest/ai-translation-text").default

const apiKey = "<your-key>";
const endpoint = "<your-endpoint>";
const region = "<region>";

async function main() {

  console.log("== Text translation sample ==");

  const translateCredential = {
    key: apiKey,
    region,
  };
  const translationClient = new TextTranslationClient(endpoint,translateCredential);

  const inputText = [{ text: "This is a test." }];
  const translateResponse = await translationClient.path("/translate").post({
    body: inputText,
    queryParameters: {
      to: "fr",
      from: "en",
    },
  });

  const translations = translateResponse.body;
  for (const translation of translations) {
    console.log(
      `Text was translated to: '${translation?.translations[0]?.to}' and the result is: '${translation?.translations[0]?.text}'.`
    );
  }
}

main().catch((err) => {
    console.error("An error occurred:", err);
    process.exit(1);
  });

  module.exports = { main };

Запуск приложения

После добавления примера кода в приложение запустите программу:

Перейдите в папку, в которой есть приложение перевода текста (текстовое приложение).
В окне терминала введите следующую команду:
```
node index.js
```

Ниже приведен фрагмент ожидаемых выходных данных:

Снимок экрана: выходные данные JavaScript в окне терминала.

Создание проекта Python

Установите последнюю версию Python 3.x, если это еще не сделано. Пакет установщика Python (pip) включен в установку Python.

Совет

Если вы не работали с Python, ознакомьтесь с модулем Введение в Python в Microsoft Learn.
Откройте окно терминала и установите клиентную библиотеку Azure Text Translation для Python с помощью pip:
```
pip install azure-ai-translation-text==1.0.0b1
```

Сборка приложения

Чтобы взаимодействовать со службой Переводчика с помощью клиентской TextTranslationClientбиблиотеки, необходимо создать экземпляр класса. Для этого создайте TranslatorCredential приложение с key помощью портал Azure и экземпляраTextTranslationClient. Дополнительные сведения см. в пакетах SDK для перевода текстов.

Создайте новый файл Python с именем text-translation-app.py в предпочтительном редакторе или интегрированной среде разработки.
Скопируйте и вставьте следующий пример кода перевода текста в файл text-translation-app.py . Обновите <your-key>и <region> <your-endpoint>со значениями из экземпляра портал Azure Translator.

Пример кода

Внимание

перевод текста;

Примечание.

from azure.ai.translation.text import TextTranslationClient, TranslatorCredential
from azure.ai.translation.text.models import InputTextItem
from azure.core.exceptions import HttpResponseError

# set `<your-key>`, `<your-endpoint>`, and  `<region>` variables with the values from the Azure portal
key = "<your-key>"
endpoint = "<your-endpoint>"
region = "<region>"

credential = TranslatorCredential(key, region)
text_translator = TextTranslationClient(endpoint=endpoint, credential=credential)

try:
    source_language = "en"
    target_languages = ["es", "it"]
    input_text_elements = [ InputTextItem(text = "This is a test") ]

    response = text_translator.translate(content = input_text_elements, to = target_languages, from_parameter = source_language)
    translation = response[0] if response else None

    if translation:
        for translated_text in translation.translations:
            print(f"Text was translated to: '{translated_text.to}' and the result is: '{translated_text.text}'.")

except HttpResponseError as exception:
    print(f"Error Code: {exception.error.code}")
    print(f"Message: {exception.error.message}")

Выполнение приложения

После добавления примера кода в приложение создайте и запустите программу:

Перейдите в папку, в которой есть файл text-translation-app.py .

В окне терминала введите следующую команду:

python text-translation-app.py

Ниже приведен фрагмент ожидаемых выходных данных:

Снимок экрана: выходные данные JavaScript в окне терминала.

Готово, поздравляем! В этом кратком руководстве вы использовали пакет SDK для перевода текста.

Следующие шаги

Дополнительные сведения о вариантах разработки перевода текста:

Справочник по пакету SDK

для перевода текста для перевода текста версии 3

Поделиться через

Краткое руководство. Библиотеки текстовых библиотек Azure AI Translator

Необходимые компоненты

Настройка среды C#/.NET

Установка клиентской библиотеки с помощью NuGet

Сборка приложения

Пример кода

Запуск приложения

Настройка среды Java

Создание проекта Gradle

Создание приложения Java

Пример кода

Создание и запуск приложения**

Настройка среды Node.js

Установка клиентской библиотеки

Сборка приложения

Пример кода

Запуск приложения

Создание проекта Python

Сборка приложения

Пример кода

Выполнение приложения

Следующие шаги

Обратная связь

Дополнительные ресурсы