Traducir texto

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

• PROJECT_NUMBER_OR_ID: el ID numérico o alfanumérico del proyecto de Google Cloud
• LOCATION: Es la ubicación en la que deseas ejecutar esta operación. Por ejemplo, us-central1
• SOURCE_LANGUAGE_CODE: El código de idioma del documento de entrada. Establece uno de los códigos de idioma que se indican en traducción adaptable.
• TARGET_LANGUAGE_CODE: el idioma de destino al que se traducirá el texto de entrada. Establece uno de los códigos de idioma que se indican en traducción adaptable.
• SOURCE_TEXT: Texto en el idioma de origen que se debe traducir.
• MIME_TYPE (opcional): Es el formato del texto fuente, como text/html o text/plain. De forma predeterminada, el tipo MIME se establece en text/plain.

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:

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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

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

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Node.js que encontrarás en la guía de inicio rápido de Cloud Translation sobre las bibliotecas cliente. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Cloud Storage Node.js.

Para autenticarte en Cloud Translation, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo 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 probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python que encontrarás en la guía de inicio rápido de Cloud Translation sobre las bibliotecas cliente. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Cloud Storage Python.

Para autenticarte en Cloud Translation, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo 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 cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

• PROJECT_NUMBER_OR_ID: el ID numérico o alfanumérico del proyecto de Google Cloud.
• LOCATION: Es la ubicación para procesar la solicitud. Las opciones disponibles incluyen las siguientes:

  Haz clic para expandir una lista parcial de regiones disponibles

  • us-central1
  • us-west4
  • northamerica-northeast1
  • us-east4
  • us-west1
  • asia-northeast3
  • asia-southeast1
  • asia-northeast1
• MODEL_ID: Es el ID del modelo, como gemini-1.0-pro-002.
• SOURCE_LANGUAGE_CODE: Es el idioma del texto de entrada.
• TARGET_LANGUAGE_CODE: el idioma de destino al que se traducirá el texto de entrada.
• SOURCE_TEXT: Texto que se va a traducir.
• TEMPERATURE: La temperatura se usa para las muestras durante la generación de respuesta, que se genera cuando se aplican topP y topK. La temperatura controla el grado de aleatoriedad en la selección de tokens. Las temperaturas más bajas son buenas para los mensajes que requieren una respuesta menos abierta o de creativa, mientras que las temperaturas más altas pueden generar resultados más diversos o creativos. Una temperatura de 0 significa que siempre se seleccionan los tokens de probabilidad más alta. En este caso, las respuestas para un mensaje determinado son, en su mayoría, deterministas, pero es posible que haya una pequeña cantidad de variación.

  Si el modelo muestra una respuesta demasiado genérica, demasiado corta o el modelo proporciona una respuesta de resguardo, intenta aumentar la temperatura.

• TOP_P: Top-P cambia la manera en la que el modelo selecciona los tokens para el resultado. Los tokens se seleccionan del más (consulta top-K) al menos probable, hasta que la suma de sus probabilidades sea igual al valor de P superior. Por ejemplo, si los tokens A, B y C tienen una probabilidad de 0.3, 0.2 y 0.1, y el valor P superior es 0.5, el modelo elegirá A o B como el siguiente token mediante la temperatura y excluirá a C como candidato.

  Especifica un valor más bajo para respuestas menos aleatorias y un valor más alto para respuestas más aleatorias.

• TOP_K: El parámetro Top-K cambia la manera en la que el modelo selecciona los tokens para el resultado. Un top-K de 1 significa que el siguiente token seleccionado es el más probable entre todos los tokens en el vocabulario del modelo (también llamado decodificación codiciosa), mientras que un top-K de 3 significa que el siguiente token se selecciona de los tres tokens más probables con la temperatura.

  Para cada paso de selección de tokens, se muestran los tokens de K superior con las probabilidades más altas. Luego, los tokens se filtran según el superior con el token final seleccionado mediante el muestreo de temperatura.

  Especifica un valor más bajo para respuestas menos aleatorias y un valor más alto para respuestas más aleatorias.

• MAX_OUTPUT_TOKENS: Cantidad máxima de tokens que se pueden generar en la respuesta. Un token tiene casi cuatro caracteres. 100 tokens corresponden a casi 60 u 80 palabras.

  Especifica un valor más bajo para las respuestas más cortas y un valor más alto para las respuestas potencialmente más largas.

• SAFETY_CATEGORY: La categoría de seguridad para la que se configura un umbral. Los valores aceptables son los siguientes:

  Haz clic para expandir las categorías de seguridad

  • HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT
  • HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  • HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  • HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
• THRESHOLD: El umbral para bloquear respuestas que podrían pertenecer a la categoría de seguridad especificada según la probabilidad. Los valores aceptables son los siguientes:

  Haz clic para expandir los umbrales de bloqueo

  • BLOCK_NONE
  • BLOCK_ONLY_HIGH
  • BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE (predeterminada)
  • BLOCK_LOW_AND_ABOVE
  BLOCK_LOW_AND_ABOVE bloquea más, mientras que BLOCK_ONLY_HIGH bloquea menos.

HTTP method and URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "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 tu solicitud, expande una de estas opciones:

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

Deberías recibir un código de estado exitoso (2xx) y una respuesta vacía.

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Node.js que encontrarás en la guía de inicio rápido de Cloud Translation sobre las bibliotecas cliente. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Cloud Storage Node.js.

Para autenticarte en Cloud Translation, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo 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 probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python que encontrarás en la guía de inicio rápido de Cloud Translation sobre las bibliotecas cliente. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Cloud Storage Python.

Para autenticarte en Cloud Translation, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo 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 cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

• PROJECT_NUMBER_OR_ID: el ID numérico o alfanumérico del proyecto de Google Cloud.
• SOURCE_LANGUAGE: el código de idioma del texto de entrada (opcional) Para conocer los códigos de los idiomas admitidos, consulta Idiomas admitidos.
• TARGET_LANGUAGE: el idioma de destino al que se traducirá el texto de entrada. Establece uno de los códigos de idioma admitidos.
• SOURCE_TEXT: Texto que se va a traducir.

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:

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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

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

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Node.js que encontrarás en la guía de inicio rápido de Cloud Translation sobre las bibliotecas cliente. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Cloud Storage Node.js.

Para autenticarte en Cloud Translation, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo 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 probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python que encontrarás en la guía de inicio rápido de Cloud Translation sobre las bibliotecas cliente. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Cloud Storage Python.

Para autenticarte en Cloud Translation, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

# Imports the Google Cloud Translation library
import os

from google.cloud import translate_v3

PROJECT_ID = os.environ.get("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")


# Initialize Translation client
def translate_text(
    text: str = "YOUR_TEXT_TO_TRANSLATE",
    language_code: str = "fr",
) -> translate_v3.TranslationServiceClient:
    """Translating Text from English.
    Args:
        text: The content to translate.
        language_code: The language code for the translation.
            E.g. "fr" for French, "es" for Spanish, etc.
            Available languages: https://cloud.google.com/translate/docs/languages#neural_machine_translation_model
    """

    client = translate_v3.TranslationServiceClient()
    parent = f"projects/{PROJECT_ID}/locations/global"
    # Translate text from English to chosen language
    # Supported mime types: # https://cloud.google.com/translate/docs/supported-formats
    response = client.translate_text(
        contents=[text],
        target_language_code=language_code,
        parent=parent,
        mime_type="text/plain",
        source_language_code="en-US",
    )

    # Display the translation for each input text provided
    for translation in response.translations:
        print(f"Translated text: {translation.translated_text}")
    # Example response:
    # Translated text: Bonjour comment vas-tu aujourd'hui?

    return response