llmtranslate

llmtraducir

Descripción general

llmtranslate es una biblioteca de Python diseñada para identificar el idioma de un texto determinado y traducir texto entre varios idiomas utilizando GPT-4o de OpenAI. La biblioteca es especialmente útil para traducir texto que contiene varios idiomas a un único idioma de destino.

Características

• Detección de idioma: identifique el idioma de un texto determinado en formato ISO 639-1.
• Traducción: traduce texto que contiene varios idiomas a otro idioma en formato ISO 639-1.

Documentación

La documentación completa, incluida información de uso detallada, está disponible en https://llm-translate.com

Requisitos

Para utilizar esta biblioteca, debe tener una clave API de OpenAI. Esta clave permite a la biblioteca utilizar GPT-4o de OpenAI para traducción y detección de idioma.

Instalación

Puede instalar la biblioteca llmtranslate desde PyPI:

pip install llmtranslate

Uso

Configuración de la clave API de OpenAI

Antes de usar llmtranslate con OpenAI, debe configurar su clave API de OpenAI. Puede hacer esto creando una instancia de la clase TranslatorOpenAI.

 from llmtranslate import TranslatorOpenAI

# Set your OpenAI API key
translator = TranslatorOpenAI ( api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY" , model = "gpt-4o-mini" )

Detección de idioma

Para detectar el idioma de un texto determinado:

 from llmtranslate import TranslatorOpenAI

# Set your OpenAI API key
translator = TranslatorOpenAI ( api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY" , model = "gpt-4o-mini" )

# Detect language
detected_language = translator . get_text_language ( "Hello world" )
if detected_language is not None :
    print ( detected_language . ISO_639_1_code )  # Output: 'en'
    print ( detected_language . ISO_639_2_code )  # Output: 'eng'
    print ( detected_language . ISO_639_3_code )  # Output: 'eng'
    print ( detected_language . language_name )  # Output: 'English' 

Importante

Si el traductor no detecta ningún idioma, devolverá Ninguno.
Antes de usar los resultados de la detección del traductor, debe verificar si arrojó un resultado correcto o Ninguno.

Traducción

Para traducir texto que contiene varios idiomas a otro idioma, debe proporcionar el código de idioma ISO 639 para el idioma de destino. Para obtener una lista de todos los códigos de idioma ISO 639, puede consultar este sitio web de lista de códigos ISO 639-1.

 from llmtranslate import TranslatorOpenAI

# Set your OpenAI API key
translator = TranslatorOpenAI ( api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY" , model = "gpt-4o-mini" )

# Translate text
translated_text = translator . translate (
    text = "Cześć jak się masz? Meu nome é Adam" , 
    to_language = "en"  # Use ISO 639-1 code for the target language
)
print ( translated_text )  # Output: "Hello how are you? My name is Adam"

Ejemplo completo

Aquí hay un ejemplo completo que demuestra cómo usar la biblioteca:

 from llmtranslate import TranslatorOpenAI

# Initialize the translator with your OpenAI API key
translator = TranslatorOpenAI ( api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY" , model = "gpt-4o-mini" )

# Detect language
detected_language = translator . get_text_language ( "jak ty się nazywasz" )
if detected_language is not None :
    print ( detected_language . ISO_639_1_code )  # Output: 'pl'
    print ( detected_language . ISO_639_2_code )  # Output: 'pol'
    print ( detected_language . ISO_639_3_code )  # Output: 'pol'
    print ( detected_language . language_name )  # Output 'Polish'

# Translate text
translated_text = translator . translate (
    text = "Cześć jak się masz? Meu nome é Adam" , 
    to_language = "en"
)
print ( translated_text )  # Output: "Hello how are you? My name is Adam"

Modelos OpenAI disponibles para traducción

La biblioteca llmtranslate brinda acceso a varios modelos OpenAI para traducción. A continuación se muestran los modelos compatibles y sus casos de uso:

 from llmtranslate import TranslatorOpenAI

# Recommended for precise translation, high-precision model
translator = TranslatorOpenAI ( api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY" , model = "gpt-4o" )

# A budget-friendly option, balancing cost and quality
translator = TranslatorOpenAI ( api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY" , model = "gpt-4o-mini" )

Usando métodos asincrónicos

La biblioteca llmtranslate proporciona métodos asincrónicos que le permiten realizar tareas de traducción y detección de idioma de manera eficiente en un entorno asincrónico. Si su aplicación utiliza asyncio u otro marco asincrónico, puede aprovechar al máximo estos métodos asincrónicos para evitar bloquear su programa mientras espera que se completen las tareas de detección de idioma o traducción.

Ejemplo de uso de métodos asincrónicos

El siguiente ejemplo demuestra cómo utilizar los métodos async_get_text_language y async_translate_text :

 import asyncio
from llmtranslate import TranslatorOpenAI

# Initialize the translator with your OpenAI API key
translator = TranslatorOpenAI ( api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY" , model = "gpt-4o-mini" )


# Async function to detect language and translate text
async def detect_and_translate ():
    # Detect language asynchronously
    detected_language = await translator . async_get_text_language ( "Hola, ¿cómo estás?" )
    if detected_language is not None :
        print ( detected_language . ISO_639_1_code )  # Output: 'es'
        print ( detected_language . language_name )  # Output: 'Spanish'

    # Translate text asynchronously
    translated_text = await translator . async_translate (
        text = "Cześć jak się masz? Meu nome é Adam" ,
        to_language = "en"  # Use ISO 639-1 code for the target language
    )
    print ( translated_text )  # Output: "Hello how are you? My name is Adam"


# Run the async function
asyncio . run ( detect_and_translate ())

Métodos asincrónicos clave

1. async_get_text_language(text: str) : este método detecta el idioma del texto proporcionado de forma asincrónica.

   • Parámetros :
     • text : El texto de entrada cuyo idioma debe detectarse.
   • Devuelve : un objeto TextLanguage que contiene los códigos ISO 639-1, ISO 639-2, ISO 639-3 del idioma detectado y el nombre del idioma.

   Ejemplo :

    detected_language = await translator . async_get_text_language ( "Hallo, wie geht's?" )

2. async_translate_text(text: str, to_language: str) : este método traduce el texto de entrada de forma asíncrona al idioma de destino especificado.

   • Parámetros :
     • text : El texto de entrada que se va a traducir.
     • to_language : el idioma de destino en el código ISO 639-1.
   • Devuelve : una cadena que contiene el texto traducido.

   Ejemplo :

    translated_text = await translator . async_translate ( "Bonjour tout le monde" , "en" )

¿Por qué utilizar métodos asincrónicos?

El uso de métodos asincrónicos permite que su aplicación maneje múltiples tareas simultáneamente, mejorando la eficiencia, especialmente cuando se trata de grandes cantidades de texto o se realizan múltiples traducciones simultáneamente. Este comportamiento sin bloqueo es ideal para servicios web, API y cualquier escenario que requiera una alta capacidad de respuesta.

Ejecución de funciones asincrónicas

Recuerde que los métodos asincrónicos deben llamarse dentro de una función async . Para ejecutarlos, puede utilizar asyncio.run() como se muestra en los ejemplos anteriores.

Configuración de la clave API de Azure OpenAI

Si está utilizando los servicios OpenAI de Azure, debe configurar su clave API de Azure OpenAI junto con los parámetros adicionales requeridos. Utilice la clase TranslatorAzureOpenAI para esto.

 from llmtranslate import TranslatorAzureOpenAI

# Set your Azure OpenAI API key and related parameters
translator = TranslatorAzureOpenAI (
  azure_endpoint = "YOUR_AZURE_ENDPOINT" ,
  api_key = "YOUR_AZURE_API_KEY" ,
  api_version = "YOUR_API_VERSION" ,
  azure_deployment = "YOUR_AZURE_DEPLOYMENT"
)

Idiomas admitidos

llmtranslate admite todos los idiomas admitidos por GPT-4o. Para obtener una lista completa de códigos de idioma, puede visitar el sitio web ISO 639-1.

Aquí hay una tabla que muestra qué idiomas son compatibles con gpt-4o y gpt4o-mini:

Nombre del idioma	Código de idioma	Apoyado por gpt-4o	Compatible con gpt4o-mini
Inglés	es	Sí	Sí
chino mandarín	zh	Sí	Sí
hindi	Hola	Sí	Sí
Español	es	Sí	Sí
Francés	fr	Sí	Sí
Alemán	Delaware	Sí	Sí
ruso	ru	Sí	Sí
árabe	Arkansas	Sí	Sí
italiano	él	Sí	Sí
coreano	ko	Sí	Sí
punjabi	Pensilvania	Sí	Sí
bengalí	mn	Sí	Sí
portugués	pt	Sí	Sí
indonesio	identificación	Sí	Sí
urdu	tu	Sí	Sí
Persa (farsi)	fa	Sí	Sí
vietnamita	vi	Sí	Sí
Polaco	sustantivo, masculino, plural—	Sí	Sí
samoano	sm	Sí	Sí
tailandés	th	Sí	Sí
ucranio	reino unido	Sí	Sí
turco	tr	Sí	Sí
maorí	mi	No	No
noruego	No	Sí	Sí
Holandés	nl	Sí	Sí
Griego	el	Sí	Sí
rumano	ro	Sí	Sí
swahili	sudoeste	Sí	Sí
húngaro	eh	Sí	Sí
hebreo	él	Sí	Sí
sueco	sv	Sí	Sí
checo	cs	Sí	Sí
finlandés	fi	Sí	Sí
amárico	soy	No	No
tagalo	tl	Sí	Sí
birmano	mi	Sí	Sí
Tamil	ejército de reserva	Sí	Sí
canarés	kn	Sí	Sí
pastún	PD	Sí	Sí
Yoruba	yo	Sí	Sí
malayo	EM	Sí	Sí
criollo haitiano	ht	Sí	Sí
nepalí	nordeste	Sí	Sí
cingalés	si	Sí	Sí
catalán	California	Sí	Sí
madagascarí	mg	Sí	Sí
letón	lv	Sí	Sí
lituano	es	Sí	Sí
estonio	y	Sí	Sí
somalí	entonces	Sí	Sí
Tigrinya	ti	No	No
bretón	hermano	No	No
fiyiano	fj	Sí	No
maltés	monte	Sí	Sí
corso	co	Sí	Sí
luxemburgués	libra	Sí	Sí
occitano	jefe	Sí	Sí
galés	cy	Sí	Sí
albanés	cuadrado	Sí	Sí
macedónio	mk	Sí	Sí
islandés	es	Sí	Sí
esloveno	SL	Sí	Sí
gallego	gl	Sí	Sí
vasco	UE	Sí	Sí
azerbaiyano	Arizona	Sí	Sí
uzbeko	uz	Sí	Sí
kazajo	kk	Sí	Sí
mongol	Minnesota	Sí	Sí
tibetano	bo	No	No
jemer	kilómetros	Sí	No
laosiano	mira	Sí	Sí
telugu	te	Sí	Sí
marathi	señor	Sí	Sí
chichewa	Nueva York	Sí	Sí
esperanto	eo	Sí	Sí
kurdo	ku	No	No
tayiko	tg	Sí	Sí
xhosa	xh	Sí	No
yídish	yi	Sí	Sí
zulú	zu	Sí	Sí
sundanés	su	Sí	Sí
tártaro	tt	Sí	Sí
quechua	que	No	No
uigur	ug	No	No
wólof	wo	No	No
tswana	Tennesse	Sí	Sí

Recursos adicionales

• página PyPI
• Códigos ISO 639-1
• Repositorio de proyectos Github
• Documentación

Autores

• Adam Pawełek
  • LinkedIn
  • Correo electrónico

Licencia

llmtranslate tiene la licencia MIT. Consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.