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Traducir texto

El servicio de Vertex AI Translation te permite traducir texto escrito en un idioma a cualquiera de los otros idiomas admitidos.

En esta página, se muestra cómo traducir un texto de muestra con la API de Vertex AI Translation en Google Distributed Cloud (GDC) air-gapped.

Antes de comenzar

Antes de comenzar a usar la API de Vertex AI Translation, debes tener un proyecto con la API de Vertex AI Translation habilitada y las credenciales adecuadas. También puedes instalar bibliotecas cliente para ayudarte a realizar llamadas a la API. Para obtener más información, consulta Configura un proyecto de traducción.

Traducir texto

El método translateText toma texto de entrada en un idioma determinado y muestra el texto traducido a otro idioma. Puedes ingresar texto sin formato o HTML como entrada.

Si ingresas texto HTML, el método translateText traduce solo el texto entre las etiquetas HTML sin traducir las etiquetas. Sin embargo, traduce atributos en etiquetas HTML5, como atributos alt. Se usa un ejemplo de uso de etiquetas y atributos HTML5 en la sintaxis para excluir texto de la traducción. El resultado conserva las etiquetas HTML sin traducir y, además, incluye el texto traducido entre ellas.

Realiza una solicitud curl a la API preentrenada de Vertex AI Translation. De lo contrario, interactúa con la API preentrenada de Vertex AI Translation desde una secuencia de comandos de Python para traducir texto de un idioma a otro.

En los siguientes ejemplos, se muestra cómo traducir un texto de entrada de un idioma a otro:

curl

Sigue estos pasos para realizar una solicitud curl:

Obtén un token de autenticación.
Realiza la solicitud:

curl -vv -X POST -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer TOKEN" https://ENDPOINT/v3/projects/PROJECT_ID:translateText -d '{"parent": "projects/PROJECT_ID", "source_language_code": "SOURCE_LANGUAGE", "target_language_code": "TARGET_LANGUAGE", "contents": ["INPUT_TEXT"]}'

Reemplaza lo siguiente:

TOKEN: el token de autenticación que obtuviste.
ENDPOINT: Es el extremo de Vertex AI Translation que usas para tu organización. Para obtener más información, consulta el estado del servicio y los extremos.
PROJECT_ID: Es el ID del proyecto.
SOURCE_LANGUAGE: Es el código de idioma del texto de entrada. Consulta la lista de idiomas admitidos y sus respectivos códigos de idioma.
TARGET_LANGUAGE: Es el código de idioma al que deseas traducir el texto. Consulta la lista de idiomas admitidos y sus respectivos códigos de idioma.
INPUT_TEXT: Es el texto de entrada en el idioma de origen.

Usa el campo mime_type para especificar un tipo de archivo. Configura el campo mime_type con uno de los siguientes valores:

text/plain: La entrada es texto sin formato.
text/html: La entrada es texto HTML.

Si el campo mime_type está vacío, text/html es el valor predeterminado.

En el siguiente ejemplo, se usa el campo mime_type:

curl -vv -X POST -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer TOKEN" https://ENDPOINT/v3/projects/PROJECT_ID:translateText -d '{"mime_type": "text/html", "parent": "projects/PROJECT_ID", "source_language_code": "SOURCE_LANGUAGE", "target_language_code": "TARGET_LANGUAGE", "contents": ["INPUT_TEXT"]}'

El resultado muestra el texto traducido.

Python

Sigue estos pasos para usar el servicio de Vertex AI Translation desde una secuencia de comandos de Python:

Instala la versión más reciente de la biblioteca cliente de Vertex AI Translation.
Configura las variables de entorno necesarias en una secuencia de comandos de Python.
Autentica tu solicitud a la API.

Agrega el siguiente código a la secuencia de comandos de Python que creaste:

from google.cloud import translate
import google.auth
from google.auth.transport import requests
from google.api_core.client_options import ClientOptions

audience = "https://ENDPOINT:443"
api_endpoint="ENDPOINT:443"

def translate_client(creds):
  opts = ClientOptions(api_endpoint=api_endpoint)
  return translate.TranslationServiceClient(credentials=creds, client_options=opts)

def main():
  creds = None
  try:
    creds, project_id = google.auth.default()
    creds = creds.with_gdch_audience(audience)
    req = requests.Request()
    creds.refresh(req)
    print("Got token: ")
    print(creds.token)
  except Exception as e:
    print("Caught exception" + str(e))
    raise e
  return creds

def translate_func(creds):
  tc = translate_client(creds)
  req = {
    "parent": "projects/PROJECT_ID",
    "source_language_code": "SOURCE_LANGUAGE",
    "target_language_code": "TARGET_LANGUAGE",
    "mime_type": "text/plain",
    "contents": ["INPUT_TEXT"]
  }

  resp = tc.translate_text(req)
  print(resp)

if __name__=="__main__":
  creds = main()
  translate_func(creds)

Reemplaza lo siguiente:

ENDPOINT: Es el extremo de Vertex AI Translation que usas para tu organización. Para obtener más información, consulta el estado del servicio y los extremos.
PROJECT_ID: Es el ID del proyecto.
SOURCE_LANGUAGE: Es el código de idioma del texto de entrada. Consulta la lista de idiomas admitidos y sus respectivos códigos de idioma.
TARGET_LANGUAGE: Es el código de idioma al que deseas traducir el texto. Consulta la lista de idiomas admitidos y sus respectivos códigos de idioma.
INPUT_TEXT: Es el texto de entrada en el idioma de origen.

Usa el campo mime_type para especificar un tipo de archivo. Configura el campo mime_type con uno de los siguientes valores:

text/plain: La entrada es texto sin formato.
text/html: La entrada es texto HTML.

Si el campo mime_type está vacío, text/html es el valor predeterminado.

Guarda la secuencia de comandos de Python.
Ejecuta la secuencia de comandos de Python para traducir el texto:
```
python SCRIPT_NAME
```
Reemplaza SCRIPT_NAME por el nombre que le diste a tu secuencia de comandos de Python, como translation.py.

Para obtener más información sobre el método translateText, consulta la biblioteca cliente de Python.

Excluir texto de la traducción

Usa una de las siguientes etiquetas HTML en el campo contents de las solicitudes para excluir partes del texto de la traducción:

"TEXT"
"TEXT"

Reemplaza TEXT por la parte del texto que deseas excluir de la traducción.

Por ejemplo, si tienes el siguiente texto de entrada en español:

Hola, esto es una prueba.

El texto traducido esperado al inglés es el siguiente:

Hello, this is a test.

Supongamos que solo deseas traducir la siguiente parte del texto, excluyendo Hola, del texto de entrada:

esto es una prueba.

El texto traducido esperado al inglés es el siguiente:

this is a test.

Usa las etiquetas HTML para excluir texto de la traducción. Por ejemplo, la siguiente curl solicitud usa la "TEXT" etiqueta para excluir Hola, del texto de entrada anterior en español cuando se traduce el texto al inglés:

curl -vv -X POST -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer TOKEN" https://ENDPOINT/v3/projects/PROJECT_ID:translateText -d '{"parent": "projects/PROJECT_ID", "source_language_code": "es", "target_language_code": "en", "contents": ["<span class=\"notranslate\">\"Hola,\"</span>\"esto es una prueba.\""]}'

Traduce con el glosario

Para traducir texto con palabras de un glosario, debes crear un glosario:

Guarda el siguiente archivo request_glossary.json:
```
cat <<- EOF > request_glossary.json
{
"sourceLanguageCode": "SOURCE_LANGUAGE",
"targetLanguageCode": "SOURCE_LANGUAGE",
"contents": "TEXT",
"glossaryConfig": {
 "glossary": "projects/PROJECT_ID/glossaries/GLOSSARY_ID",
 "ignoreCase": IGNORE_CASE_BOOLEAN,
 "contextual_translation_enabled": CONTEXTUAL_BOOLEAN
}
}
EOF
```
Reemplaza lo siguiente:
- PROJECT_ID: Es el ID del proyecto.
- SOURCE_LANGUAGE: Es el idioma en el que está escrito el documento. Consulta la lista de idiomas admitidos y sus respectivos códigos de idioma.
- TARGET_LANGUAGE: Es el idioma o los idiomas a los que deseas traducir el documento. Consulta la lista de idiomas admitidos y sus respectivos códigos de idioma.
- TEXT: Es el texto que se traduce y que incluye palabras del glosario.
- GLOSSARY_ID: Es el ID del glosario, por ejemplo, G11111111114524.

Realiza la solicitud:

curl -vv -X POST -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer TOKEN" https://ENDPOINT/v3/projects/PROJECT_ID:translateText -d @request_glossary.json

Ejemplo y resultado esperado:

Solicitud:

{
  "sourceLanguageCode": "es",
  "targetLanguageCode": "en",
  "contents": "La novela cuenta la historia de una joven que viaja a Madrid",
  "glossaryConfig": {
    "glossary": "projects/test-project/glossaries/GLOSSARY_ID",
    "ignoreCase": true,
    "contextual_translation_enabled": true
  }
}

Respuesta:

{"translations":[
  {
    "translatedText":"The novel tells the story of a young woman who travels to Madrid"}],
    "glossaryTranslations":[{"translatedText":"The novel account the story of a young woman who travels to Madrid",
    "glossaryConfig":
      {
        "glossary":"projects/test-project/glossaries/GLOSSARY_ID"
      }}
  ]}

El campo translations contiene la traducción automática estándar antes de que se aplique el glosario, mientras que el campo glossaryTranslations contiene la traducción una vez que se aplicó el glosario. Cuando configuras el campo contextual_translation_enabled como true, la respuesta solo contendrá el campo glossaryTranslations y no el campo translations.

Detectar idioma

El método detectLanguage muestra el idioma de una cadena de texto mediante el envío de una solicitud HTTP.

Por ejemplo, la siguiente solicitud detecta el inglés como el idioma del texto de entrada Hello, this is a test:

curl

curl -vv -X POST -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer TOKEN" https://ENDPOINT/v3/projects/PROJECT_ID:detectLanguage -d '{"parent": "projects/PROJECT_ID", "content": "Hello, this is a test"}'

Obtener una operación

El método getOperation muestra el estado más reciente de una operación de larga duración. Usa este método para recuperar el resultado de la operación que generó el servicio de la API de Vertex AI Translation. Para usar este método, especifica el ID de tu proyecto y el extremo de Vertex AI Translation.

Por ejemplo, la siguiente solicitud muestra el estado de una operación de larga duración, como la creación de un glosario, que se ejecuta en tu proyecto:

curl

curl -vv -X GET -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer TOKEN" https://ENDPOINT/v3/projects/PROJECT_ID/operations/PROJECT_ID

Mostrar lista de operaciones

El método listOperations muestra una lista de las operaciones de larga duración que coinciden con un filtro especificado en la solicitud. Para usar este método, especifica el ID de tu proyecto y el extremo de Vertex AI Translation.

Por ejemplo, la siguiente solicitud muestra la lista de operaciones que se ejecutan en tu proyecto y limita el tamaño de la página a diez resultados por página:

curl

curl -vv -X GET -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer TOKEN" https://ENDPOINT/v3/projects/PROJECT_ID/operations?page_size=10

Obtener idiomas admitidos

El método supportedLanguages muestra la lista de idiomas que admite la API de Vertex AI Translation.

Por ejemplo, la siguiente solicitud muestra los idiomas admitidos mediante la especificación del extremo de Vertex AI Translation:

curl

curl -vv -X GET -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer TOKEN" https://ENDPOINT/v3/projects/PROJECT_ID/locations/PROJECT_ID/supportedLanguages

Para obtener la lista completa de los idiomas admitidos, consulta Idiomas admitidos para Vertex AI Translation.

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Antes de comenzar

Traducir texto

curl

Python

Excluir texto de la traducción

Traduce con el glosario

Ejemplo y resultado esperado:

Detectar idioma

curl

Obtener una operación

curl

Mostrar lista de operaciones

curl

Obtener idiomas admitidos

curl

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