Traduire du texte à l'aide de la traduction adaptative

Console

Lorsque vous utilisez la console Google Cloud, sélectionnez un fichier qui inclut vos exemples de traduction, puis vous demandez des traductions. Cloud Translation ne stocke pas les données importées. Si vous préférez travailler avec des ensembles de données persistants, utilisez l'API.

1. Accédez à la console AutoML Translation.

   Accéder à la page Adaptive Translation

2. Sélectionnez un fichier local ou un fichier dans Cloud Storage contenant vos exemples de traduction.

   Après avoir sélectionné un fichier, Cloud Translation définit les champs Langue source et Langue cible en fonction de vos données. Par exemple, si vous importez un ensemble de données en anglais vers le portugais, la console vous permet de ne traduire que des phrases en anglais vers le portugais.

3. Tapez du texte dans le champ de la langue source.

   Le nombre de caractères d'entrée et de sortie est limité par la traduction adaptative. Pour en savoir plus, consultez les limites de la traduction adaptative sur la page "Quotas".

4. Pour ajuster les paramètres, utilisez les curseurs ou les champs de texte pour définir des valeurs :

   • Température : permet de contrôler le degré de hasard dans la sélection des jetons. En cas de températures basses, attendez-vous à une réponse vraie ou correcte. En cas de températures plus élevées, attendez-vous à des résultats plus diversifiés ou inattendus.
   • Nombre d'exemples : définit le nombre d'exemples à utiliser à partir de vos données sources pour faire une requête au LLM.

5. Sélectionnez Comparer avec le modèle NMT pour inclure les traductions du modèle Google NMT par défaut, ainsi que la sortie de traduction adaptative.

6. Cliquez sur Traduire.

   Après quelques instants, Cloud Translation renvoie une réponse dans le champ Langue cible. Cloud Translation ne renvoie aucun texte au-delà du nombre maximal de caractères de sortie.

API

Utiliser l'API pour demander des traductions adaptatives en incluant des paires de phrases de référence ou en spécifiant un ensemble de données.

• Traductions adaptatives avec paires de phrases de référence
• Traductions adaptatives avec un ensemble de données

Traductions adaptatives avec paires de phrases de référence

Pour inclure des exemples de traductions dans vos requêtes de traduction, ajoutez vos exemples de paires de phrases sources et cibles dans le champ referenceSentencePairs, qui fait partie de l'objet referenceSentenceConfig. Pour en savoir plus, consultez la méthode adaptiveMtTranslate. Vous pouvez inclure jusqu'à cinq paires de phrases.

POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate

{
  "referenceSentenceConfig": {
    "referenceSentencePairLists": [
      {
        "referenceSentencePairs": [{
          "sourceSentence": REFERENCE_SOURCE_1_1,
          "targetSentence": REFERENCE_TARGET_1_1
        },
        {
          "sourceSentence": REFERENCE_SOURCE_1_2,
          "targetSentence": REFERENCE_SOURCE_1_2
        }]
      }
    ],
    "sourceLanguageCode": SOURCE_LANGUAGE,
    "targetLanguageCode": TARGET_LANGUAGE
  }
  "content": ["SOURCE_TEXT"],
  "mimeType": "MIME_TYPE"
}

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/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate"

$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/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate" | Select-Object -Expand Content

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

/** Translates using AdaptiveMt. */
private static void adaptiveMtTranslate(
    TranslationServiceClient translationServiceClient, String projectId, String sourceLang, String targetLang, Pair<String, String> referencePairs) {
  ReferenceSentencePairList refList = ReferenceSentencePairList.newBuilder();
  for (Pair<String, String> referencePair: referencePairs) {
    ReferenceSentencePair refPair = ReferenceSentencePair.newBuilder()
      .setSourceSentence(referencePair.getKey())
      .setTargetSentence(referencePair.getValue());
    refList.addReferenceSentencePair(refPair);
  }
  AdaptiveMtTranslateRequest request =
      AdaptiveMtTranslateRequest.newBuilder()
          .setParent(LocationName.of(projectId, "us-central1").toString())
          .setSourceLanguageCode(sourceLang)
          .setTargetLanguageCOde(targetLang)
          .addReferenceSentencePairLists(refList)
          .build();
  AdaptiveMtTranslateResponse response = translationServiceClient.adaptiveMtTranslate(request);

  System.out.println("Translating using AdaptiveMt");
  System.out.println(response);
}

async function translate() {
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/${location}`,
    referenceSentenceConfig: {
      referenceSentencePairLists: [
        {
          referenceSentencePairs: [{
            sourceSentence: 'Sample reference source 1'
            targetSentence: 'Sample reference target 1'
          },
          {
            sourceSentence: 'Sample reference source 2'
            targetSentence: 'Sample reference target 2'
          }]
        }
      ],
      sourceLanguageCode: 'en'
      targetLanguageCode: 'ja'
    },
    content: ['Sample translate query']
  } const [response] = await translationClient.adaptiveMtTranslate(request)
  console.log('Translating')
  console.log(response)
}

def adaptive_mt_translate():
  # Create a client
  client = translate.TranslationServiceClient()
  # Initialize the request
  request = translate.AdaptiveMtTranslateRequest(
    parent="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION",
    reference_sentence_config=[
      "reference_sentence_pair_lists": [
        "reference_sentence_pairs": {
          "source_sentence": 'REFERENCE_SOURCE_1_1'
          "target_sentence": 'REFERENCE_TARGET_1_1'
        },
        "reference_sentence_pairs": {
          "source_sentence": 'REFERENCE_SOURCE_1_2'
          "target_sentence": 'REFERENCE_TARGET_1_2'
        }
      ],
      "source_language_code": 'SOURCE_LANGUAGE'
      "target_language_code": 'TARGET_LANGUAGE'
    ],
    content=["SOURCE_TEXT"]
  )
  # Make the request
  response = client.adaptive_mt_translate(request)
  # Handle the response
  print(response)

Traductions adaptatives avec un ensemble de données

Pour utiliser un ensemble de données avec des traductions, créez d'abord un ensemble de données et importez des paires de phrases. Si vous disposez déjà d'un ensemble de données, vous pouvez demander des traductions adaptatives. L'ensemble de données reste dans votre projet jusqu'à ce que vous le supprimiez.

1. Créez un ensemble de données dans lequel vous importerez vos exemples de traductions.

   Les langues source et cible doivent correspondre aux langues que vous souhaitez utiliser dans les traductions. Pour en savoir plus, consultez la méthode adaptiveMtDataset.create.

   REST

   Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

   • PROJECT_NUMBER_OR_ID : ID numérique ou alphanumérique de votre projet Google Cloud
   • LOCATION : région où se trouve votre ensemble de données source, par exemple us-central1
   • DATASET_ID : identifiant unique de votre ensemble de données
   • DISPLAY_NAME : nom descriptif de l'ensemble de données
   • SOURCE_LANGUAGE : code de langue du texte d'entrée. Pour connaître les codes de langue acceptés, consultez la page Langues acceptées.
   • TARGET_LANGUAGE : langue cible vers laquelle traduire le texte d'entrée. Pour connaître les codes de langue acceptés, consultez la page Langues acceptées.

   Méthode HTTP et URL :

   POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets

   Corps JSON de la requête :

   {
     "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID,
     "display_name": "DISPLAY_NAME",
     "source_language_code": "SOURCE_LANGUAGE",
     "target_language_code": "TARGET_LANGUAGE"
   }
   

   Pour envoyer votre requête, développez l'une des options suivantes :

   curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

   Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

   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/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets"

   PowerShell (Windows)

   Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

   $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/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets" | Select-Object -Expand Content

   Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

   {
     "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID",
     "displayName": "DISPLAY_NAME",
     "sourceLanguageCode": "SOURCE_LANGUAGE",
     "targetLanguageCode": "TARGET_LANGUAGE"
   }
   

   Java

   Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java du guide de démarrage rapide de Cloud Translation : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Translation en langage Java.

   Pour vous authentifier auprès de Cloud Translation, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

   /** Creates an AdaptiveMtDataset. */
   private static void createAdaptiveMtDataset(
       TranslationServiceClient translationServiceClient, String projectName, String datasetName) {
     String adaptiveMtDatasetName =
         String.format(
             "projects/%s/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/%s", projectName, datasetName);
     AdaptiveMtDataset adaptiveMtDataset =
         AdaptiveMtDataset.newBuilder()
             .setName(adaptiveMtDatasetName)
             .setDisplayName("DATASET_DISPLAY_NAME")
             .setSourceLanguageCode("SOURCE_LANGUAGE_CODE")
             .setTargetLanguageCode("TARGET_LANGUAGE_CODE")
             .build();
     CreateAdaptiveMtDatasetRequest request =
         CreateAdaptiveMtDatasetRequest.newBuilder()
             .setParent(LocationName.of("PROJECT_NAME", "LOCATION").toString())
             .setAdaptiveMtDataset(adaptiveMtDataset)
             .build();
     AdaptiveMtDataset dataset = translationServiceClient.createAdaptiveMtDataset(request);
     System.out.println("Created dataset");
     System.out.println(dataset);
   }

   Node.js

   Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js du guide de démarrage rapide de Cloud Translation : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Translation en langage Node.js.

   Pour vous authentifier auprès de Cloud Translation, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

   async function createAdaptiveMtDataset() {
     // Construct request
     const request = {
       parent: `projects/${projectId}/locations/${location}`,
       adaptiveMtDataset: {
         name: `projects/${projectId}/locations/${location}/adaptiveMtDatasets/${
             adaptiveMtDatasetName}`,
         displayName: 'DATASET_DISPLAY_NAME',
         sourceLanguageCode: 'SOURCE_LANGUAGE_CODE',
         targetLanguageCode: 'TARGET_LANGUAGE_CODE',
       }
     };
   
     // Run request
     const [response] = await translationClient.createAdaptiveMtDataset(request);
     console.log('Created')
     console.log(response)
   }

   Python

   Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python du guide de démarrage rapide de Cloud Translation : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Translation en langage Python.

   Pour vous authentifier auprès de Cloud Translation, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

   def create_adaptive_mt_dataset():
     # Create a client
     client = translate.TranslationServiceClient()
     # Initialize request argument(s)
     adaptive_mt_dataset = translate.AdaptiveMtDataset()
     adaptive_mt_dataset.name = "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID"
     adaptive_mt_dataset.display_name = "DATASET_DISPLAY_NAME"
     adaptive_mt_dataset.source_language_code = "SOURCE_LANGUAGE_CODE"
     adaptive_mt_dataset.target_language_code = "TARGET_LANGUAGE_CODE"
     request = translate.CreateAdaptiveMtDatasetRequest(
         parent="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION",
         adaptive_mt_dataset=adaptive_mt_dataset,
     )
     # Make the request
     response = client.create_adaptive_mt_dataset(request=request)
     # Handle the response
     print(response)

2. Après avoir créé un ensemble de données, remplissez-le avec des exemples de traduction provenant d'un fichier TSV ou TMX.

   Vous pouvez importer des données à partir de plusieurs fichiers dans un même ensemble de données. Pour en savoir plus, consultez la méthode adaptiveMtDatasets.importAdaptiveMtFile.

   REST

   Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

   • PROJECT_NUMBER_OR_ID : ID numérique ou alphanumérique de votre projet Google Cloud
   • LOCATION : région où se trouve votre ensemble de données, par exemple us-central1
   • DATASET_ID : identifiant unique de l'ensemble de données dans lequel les données doivent être importées
   • GCS_FILE_PATH : chemin d'accès au fichier de données source dans Cloud Storage, tel que gs://example/data.tsv

   Méthode HTTP et URL :

   POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID:importAdaptiveMtFile

   Corps JSON de la requête :

   {
     "gcs_input_source": {
       "input_uri": "GCS_FILE_PATH"
     }
   }
   

   Pour envoyer votre requête, développez l'une des options suivantes :

   curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

   Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

   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/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID:importAdaptiveMtFile"

   PowerShell (Windows)

   Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

   $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/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID:importAdaptiveMtFile" | Select-Object -Expand Content

   Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

   {
     "adaptiveMtFile": {
       "name": "DATASET_NAME",
       "displayName": "FILE_NAME",
       "entryCount": TOTAL_ENTRIES
     }
   }
   

   Java

   Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java du guide de démarrage rapide de Cloud Translation : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Translation en langage Java.

   Pour vous authentifier auprès de Cloud Translation, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

   /** Imports an AdaptiveMtFile. */
   private static String importAdaptiveMtFile(
       TranslationServiceClient translationServiceClient,
       String projectId,
       String datasetId,
       String gcsUri) {
     String adaptiveMtDatasetName =
         String.format(
             "projects/%s/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/%s", projectId, datasetId);
     ImportAdaptiveMtFileRequest importAdaptiveMtFileRequest =
         ImportAdaptiveMtFileRequest.newBuilder()
             .setParent(adaptiveMtDatasetName)
             .setGcsInputSource(GcsInputSource.newBuilder().setInputUri(gcsUri).build())
             .build();
     ImportAdaptiveMtFileResponse response =
         translationServiceClient.importAdaptiveMtFile(importAdaptiveMtFileRequest);
   
     System.out.println("Importing file");
     System.out.println(response);
     return response.getAdaptiveMtFile().getName();
   }

   Node.js

   Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js du guide de démarrage rapide de Cloud Translation : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Translation en langage Node.js.

   Pour vous authentifier auprès de Cloud Translation, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

   async function importAdaptiveMtFile() {
     const request = {
       parent: `projects/${projectId}/locations/${location}/adaptiveMtDatasets/${
           adaptiveMtDatasetName}`,
       gcsInputSource: {inputUri: gcs_file_uri}
     } const [response] = await translationClient.importAdaptiveMtFile(request)
     console.log('Importing file')
     console.log(response)
   }

   Python

   Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python du guide de démarrage rapide de Cloud Translation : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Translation en langage Python.

   Pour vous authentifier auprès de Cloud Translation, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

   def import_adaptive_mt_file():
     # Create a client
     client = translate.TranslationServiceClient()
     gcs_input_source = translate.GcsInputSource()
     gcs_input_source.input_uri = "gs://SOURCE_LOCATION/FILE.tsv"
     # Initialize the request
     request = translate.ImportAdaptiveMtFileRequest(
         parent="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID",
         gcs_input_source=gcs_input_source
     )
     # Make the request
     response = client.import_adaptive_mt_file(request)
     # Handle the response
     print(response)

3. Demandez une traduction adaptative en fournissant le texte source à traduire et l'ensemble de données que Cloud Translation utilise pour personnaliser la traduction.

   Cloud Translation utilise les langues source et cible de l'ensemble de données pour déterminer les langues à utiliser pour votre traduction. Par exemple, un ensemble de données en en es traduit de l'anglais vers l'espagnol. Pour en savoir plus, consultez la méthode adaptiveMtTranslate.

   REST

   Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

   • PROJECT_NUMBER_OR_ID : ID numérique ou alphanumérique de votre projet Google Cloud
   • LOCATION : région où se trouve votre ensemble de données source, par exemple us-central1
   • DATASET_NAME : nom de l'ensemble de données utilisé par Cloud Translation pour personnaliser vos traductions, au format projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID. Vous pouvez obtenir les noms des ensembles de données en répertoriant tous les ensembles de données de votre projet.
   • SOURCE_TEXT : texte à traduire
   • MIME_TYPE (facultatif) : format du texte source, tel que text/html ou text/plain. Par défaut, le type MIME est défini sur text/plain.

   Méthode HTTP et URL :

   POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate

   Corps JSON de la requête :

   {
     "dataset": "DATASET_NAME",
     "content": ["SOURCE_TEXT"],
     "mimeType": "MIME_TYPE"
   }
   

   Pour envoyer votre requête, développez l'une des options suivantes :

   curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

   Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

   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/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate"

   PowerShell (Windows)

   Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

   $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/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate" | Select-Object -Expand Content

   Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

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

   Java

   Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java du guide de démarrage rapide de Cloud Translation : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Translation en langage Java.

   Pour vous authentifier auprès de Cloud Translation, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

   /** Translates using AdaptiveMt. */
   private static void adaptiveMtTranslate(
       TranslationServiceClient translationServiceClient, String projectId, String datasetId) {
     String adaptiveMtDatasetName =
         String.format(
             "projects/%s/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/%s", projectId, datasetId);
   
     AdaptiveMtTranslateRequest request =
         AdaptiveMtTranslateRequest.newBuilder()
             .setParent(LocationName.of(projectId, "us-central1").toString())
             .setDataset(adaptiveMtDatasetName)
             .addContent("Sample translation text")
             .build();
     AdaptiveMtTranslateResponse response = translationServiceClient.adaptiveMtTranslate(request);
   
     System.out.println("Translating using AdaptiveMt");
     System.out.println(response);
   }

   Node.js

   Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js du guide de démarrage rapide de Cloud Translation : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Translation en langage Node.js.

   Pour vous authentifier auprès de Cloud Translation, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

   async function translate() {
     const request = {
       parent: `projects/${projectId}/locations/${location}`,
       dataset: `projects/${projectId}/locations/${location}/adaptiveMtDatasets/${
           adaptiveMtDatasetName}`,
       content: ['Sample translate query']
     } const [response] = await translationClient.adaptiveMtTranslate(request)
     console.log('Translating')
     console.log(response)
   }

   Python

   Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python du guide de démarrage rapide de Cloud Translation : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Cloud Translation en langage Python.

   Pour vous authentifier auprès de Cloud Translation, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

   def adaptive_mt_translate():
     # Create a client
     client = translate.TranslationServiceClient()
     # Initialize the request
     request = translate.AdaptiveMtTranslateRequest(
         parent="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION",
         dataset="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID",
         content=["Sample translation request"]
     )
     # Make the request
     response = client.adaptive_mt_translate(request)
     # Handle the response
     print(response)