Použití předem připraveného služby Azure AI Translator v Prostředcích infrastruktury s rozhraním REST API a SynapseML (Preview)
Důležité
Tato funkce je ve verzi Preview.
Azure AI Translator je služba Azure AI, která umožňuje provádět překlad jazyka a další operace související s jazykem.
Tato ukázka ukazuje použití předem připraveného překladače Azure AI v prostředcích infrastruktury s rozhraními RESTful API pro:
- Přeložení textu
- Transliterace textu
- Zjištění podporovaných jazyků
Požadavky
# 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}")
Překlad textu
Základní operací služby Translator je překlad textu.
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)
Výstup
HTTP 200
[
{
"detectedLanguage": {
"language": "en",
"score": 1.0
},
"translations": [
{
"text": "Bonjour cher ami.",
"to": "fr"
}
]
}
]
Transkripce textu
Transliterace je proces převodu slova nebo fráze ze skriptu (abecedy) jednoho jazyka na jiný na základě fonetické podobnosti.
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)
Výstup
HTTP 200
[
{
"text": "Kon'nichiwa",
"script": "Latn"
},
{
"text": "sayonara",
"script": "Latn"
}
]
Načítání podporovaných jazyků
Získá seznam jazyků podporovaných operacemi služby Translator.
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)
Související obsah
- Použití předem připravených Analýza textu v prostředcích infrastruktury s rozhraním REST API
- Použití předem připravených Analýza textu v prostředcích infrastruktury se službou SynapseML
- Použití předem připraveného překladače Azure AI v Prostředcích infrastruktury se službou SynapseML
- Použití předem připraveného Azure OpenAI v prostředcích infrastruktury s rozhraním REST API
- Použití předem připravené sady Azure OpenAI v prostředcích infrastruktury s využitím sady Python SDK
- Použití předem připraveného Azure OpenAI v prostředcích infrastruktury s SynapseML