Traduzir texto

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

• PROJECT_NUMBER_OR_ID: o ID numérico ou alfanumérico do projeto do Google Cloud
• LOCATION: o local onde você quer executar essa operação. Por exemplo, us-central1.
• SOURCE_LANGUAGE_CODE: o código do idioma do texto de entrada. Defina como um dos códigos de idioma listados em tradução adaptativa.
• TARGET_LANGUAGE_CODE: o idioma de chegada para o qual traduzir o texto de entrada. Defina como um dos códigos de idioma listados em tradução adaptativa.
• SOURCE_TEXT: texto no idioma de origem a ser traduzido.

Método HTTP e URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/cloud-translate-text:predict

Corpo JSON da solicitação:

"instances": [{
  "source_language_code": "SOURCE_LANGUAGE_CODE",
  "target_language_code": "TARGET_LANGUAGE_CODE",
  "contents": ["SOURCE_TEXT"],
  "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/general/translation-llm"
}]

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_NUMBER_OR_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/cloud-translate-text:predict"

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_NUMBER_OR_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/cloud-translate-text:predict" | Select-Object -Expand Content

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "translations": [
    {
      "translatedText": "TRANSLATED_TEXT"
    }
  ],
  "languageCode": "TARGET_LANGUAGE"
}

Node.js

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Guia de início rápido do Cloud Translation: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Cloud Translation em Node.js.

Para autenticar no Cloud Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

async function translate() {
  const request = {
    instances: [{
      source_language_code: SOURCE_LANGUAGE_CODE,
      target_language_code: TARGET_LANGUAGE_CODE,
      contents: [SOURCE_TEXT],
      model: "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/general/translation-llm"
    }]
  };
  const {google} = require('googleapis');
  const aiplatform = google.cloud('aiplatform');
  const endpoint = aiplatform.predictionEndpoint('projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/cloud-translate-text');

  const [response] = await endpoint.predict(request)
  console.log('Translating')
  console.log(response)
}
      

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do Cloud Translation: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Cloud Translation em Python.

Para autenticar no Cloud Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

from google.cloud import aiplatform

def translate():
  # Create a client
  endpoint = aiplatform.Endpoint('projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/cloud-translate-text')
  # Initialize the request
  instances=[{
      "source_language_code": 'SOURCE_LANGUAGE_CODE',
      "target_language_code": 'TARGET_LANGUAGE_CODE',
      "contents": ["SOURCE_TEXT"],
      "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/general/translation-llm"
  }]
  # Make the request
  response = endpoint.predict(instances=instances)
  # Handle the response
  print(response)
      

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

• PROJECT_NUMBER_OR_ID: o ID numérico ou alfanumérico do projeto do Google Cloud.
• LOCATION: o local para processar a solicitação. As opções disponíveis incluem:

  Clicar para abrir uma lista parcial das regiões disponíveis

  • us-central1
  • us-west4
  • northamerica-northeast1
  • us-east4
  • us-west1
  • asia-northeast3
  • asia-southeast1
  • asia-northeast1
• MODEL_ID: o ID do modelo, como gemini-1.0-pro-002
• SOURCE_LANGUAGE_CODE: o idioma do texto de entrada.
• TARGET_LANGUAGE_CODE: o idioma de chegada para o qual traduzir o texto de entrada.
• SOURCE_TEXT: O texto que será traduzido.
• TEMPERATURE: a temperatura é usada para amostragem durante a geração da resposta, que ocorre quando topP e topK são aplicados. A temperatura controla o grau de aleatoriedade na seleção do token. Temperaturas mais baixas são boas para solicitações que exigem uma resposta menos aberta ou criativa, enquanto temperaturas mais altas podem levar a resultados mais diversos ou criativos. Uma temperatura de 0 significa que os tokens de maior probabilidade são sempre selecionados. Nesse caso, as respostas para uma determinada solicitação são, na maioria das vezes, deterministas, mas uma pequena variação ainda é possível.

  Se o modelo retornar uma resposta muito genérica, muito curta ou se o modelo fornecer uma resposta alternativa, tente aumentar a temperatura.

• TOP_P: o Top-P muda a forma como o modelo seleciona tokens para saída. Os tokens são selecionados do mais provável (veja o top-K) para o menos provável até que a soma das probabilidades seja igual ao valor do top-P. Por exemplo, se os tokens A, B e C tiverem uma probabilidade de 0,3, 0,2 e 0,1 e o valor de top-P for 0.5, o modelo selecionará A ou B como token seguinte usando temperatura e exclui C como candidato.

  Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias.

• TOP_K: o Top-K muda a forma como o modelo seleciona tokens para saída. Um top-K de 1 significa que o próximo token selecionado é o mais provável entre todos os tokens no vocabulário do modelo (também chamado de decodificação gananciosa), enquanto um top-K de 3 significa que o próximo token está selecionado entre os três tokens mais prováveis usando a temperatura.

  Para cada etapa da seleção de tokens, são amostrados os tokens top-K com as maiores probabilidades. Em seguida, os tokens são filtrados com base no valor de top-P com o token final selecionado por meio da amostragem de temperatura.

  Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias.

• MAX_OUTPUT_TOKENS: número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Um token tem cerca de quatro caracteres. 100 tokens correspondem a cerca de 60 a 80 palavras.

  Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas potencialmente mais longas.

• SAFETY_CATEGORY: a categoria de segurança para a qual configurar um limite. Os valores aceitáveis são os seguintes:

  Clique para expandir as categorias de segurança

  • HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT
  • HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  • HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  • HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
• THRESHOLD: o limite de bloqueio de respostas que podem pertencer à categoria de segurança especificada com base na probabilidade. Os valores aceitáveis são os seguintes:

  Clique para expandir os limites de bloqueio

  • BLOCK_NONE
  • BLOCK_ONLY_HIGH
  • BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE (padrão)
  • BLOCK_LOW_AND_ABOVE
  BLOCK_LOW_AND_ABOVE bloqueia mais, e BLOCK_ONLY_HIGH bloqueia a menor.

Método HTTP e URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:streamGenerateContent

Corpo JSON da solicitação:

{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
        "text": "SOURCE_LANGUAGE_CODE: SOURCE_TEXT\nTARGET_LANGUAGE_CODE:"
        }
      ]
    }
  ],
  "generation_config": {
    "temperature": TEMPERATURE,
    "topP": TOP_P,
    "topK": TOP_K,
    "candidateCount": 1,
    "maxOutputTokens": MAX_OUTPUT_TOKENS
  }
  "safetySettings": [
    {
      "category": "SAFETY_CATEGORY",
      "threshold": "THRESHOLD"
    }
  ]
}

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_NUMBER_OR_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:streamGenerateContent"

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_NUMBER_OR_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:streamGenerateContent" | Select-Object -Expand Content

Você receberá um código de status de êxito (2xx) e uma resposta vazia.

Node.js

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Guia de início rápido do Cloud Translation: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Cloud Translation em Node.js.

Para autenticar no Cloud Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

// Initialize Vertex with your Cloud project and location
const vertex_ai = new VertexAI({project: 'PROJECT_ID', location: 'LOCATION'});
const model = 'gemini-1.0-pro';

// Instantiate the models
const generativeModel = vertex_ai.preview.getGenerativeModel({
  model: model,
  generationConfig: {
    'candidate_count': 1,
    'max_output_tokens': MAX_OUTPUT_TOKENS,
    'temperature': TEMPERATURE,
    'top_p': TOP_P,
    'top_k': TOP_K,
  },
  safetySettings: [
    {
        'category': 'HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH',
        'threshold': 'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE'
    },
    {
        'category': 'HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT',
        'threshold': 'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE'
    },
    {
        'category': 'HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT',
        'threshold': 'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE'
    },
    {
        'category': 'HARM_CATEGORY_HARASSMENT',
        'threshold': 'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE'
    }
  ],
});


async function generateContent() {
  const req = {
    contents: [
      {role: 'user', parts: [{text: `SOURCE_LANGUAGE_CODE: TEXT
TARGET_LANGUAGE_CODE:`}]}
    ],
  };

  const streamingResp = await generativeModel.generateContentStream(req);

  for await (const item of streamingResp.stream) {
    process.stdout.write('stream chunk: ' + JSON.stringify(item) + '\n');
  }

  process.stdout.write('aggregated response: ' + JSON.stringify(await streamingResp.response));
}

generateContent();
      

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do Cloud Translation: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Cloud Translation em Python.

Para autenticar no Cloud Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

import base64
import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part, FinishReason
import vertexai.preview.generative_models as generative_models

def generate():
  vertexai.init(project="PROJECT_ID", location="LOCATION")
  model = GenerativeModel("gemini-1.0-pro")
  responses = model.generate_content(
      ["""SOURCE_LANGUAGE_CODE: TEXT
TARGET_LANGUAGE_CODE:"""],
      generation_config=generation_config,
      safety_settings=safety_settings,
  )

  print(responses)


generation_config = {
    "candidate_count": 1,
    "max_output_tokens": MAX_OUTPUT_TOKENS,
    "temperature": TEMPERATURE,
    "top_p": TOP_P,
    "top_k": TOP_K,
}

safety_settings = {
    generative_models.HarmCategory.HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH: generative_models.HarmBlockThreshold.BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE,
    generative_models.HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT: generative_models.HarmBlockThreshold.BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE,
    generative_models.HarmCategory.HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT: generative_models.HarmBlockThreshold.BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE,
    generative_models.HarmCategory.HARM_CATEGORY_HARASSMENT: generative_models.HarmBlockThreshold.BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE,
}

generate()
      

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

• PROJECT_NUMBER_OR_ID: o ID numérico ou alfanumérico do projeto do Google Cloud.
• SOURCE_LANGUAGE: (opcional) o código do idioma do texto de entrada. Para ver os códigos de idioma aceitos, consulte Suporte a idiomas.
• TARGET_LANGUAGE: o idioma de chegada para o qual traduzir o texto de entrada. Defina como um dos códigos de idioma aceitos.
• SOURCE_TEXT: O texto que será traduzido.

Método HTTP e URL:

POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID:translateText

Corpo JSON da solicitação:

{
  "sourceLanguageCode": "SOURCE_LANGUAGE",
  "targetLanguageCode": "TARGET_LANGUAGE",
  "contents": ["SOURCE_TEXT1", "SOURCE_TEXT2"]
}

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_NUMBER_OR_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID:translateText"

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_NUMBER_OR_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID:translateText" | Select-Object -Expand Content

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "translations": [
    {
      "translatedText": "TRANSLATED_TEXT1"
    },
    {
      "translatedText": "TRANSLATED_TEXT2"
    }
  ]
}

Node.js

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Guia de início rápido do Cloud Translation: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Cloud Translation em Node.js.

Para autenticar no Cloud Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'global';
// const text = 'text to translate';

// Imports the Google Cloud Translation library
const {TranslationServiceClient} = require('@google-cloud/translate');

// Instantiates a client
const translationClient = new TranslationServiceClient();

async function translateText() {
  // Construct request
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/${location}`,
    contents: [text],
    mimeType: 'text/plain', // mime types: text/plain, text/html
    sourceLanguageCode: 'en',
    targetLanguageCode: 'sr-Latn',
  };

  // Run request
  const [response] = await translationClient.translateText(request);

  for (const translation of response.translations) {
    console.log(`Translation: ${translation.translatedText}`);
  }
}

translateText();

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do Cloud Translation: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Cloud Translation em Python.

Para autenticar no Cloud Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

# Imports the Google Cloud Translation library
from google.cloud import translate


# Initialize Translation client
def translate_text(
    text: str = "YOUR_TEXT_TO_TRANSLATE", project_id: str = "YOUR_PROJECT_ID"
) -> translate.TranslationServiceClient:
    """Translating Text."""

    client = translate.TranslationServiceClient()

    location = "global"

    parent = f"projects/{project_id}/locations/{location}"

    # Translate text from English to French
    # Detail on supported types can be found here:
    # https://cloud.google.com/translate/docs/supported-formats
    response = client.translate_text(
        request={
            "parent": parent,
            "contents": [text],
            "mime_type": "text/plain",  # mime types: text/plain, text/html
            "source_language_code": "en-US",
            "target_language_code": "fr",
        }
    )

    # Display the translation for each input text provided
    for translation in response.translations:
        print(f"Translated text: {translation.translated_text}")

    return response