llmtranslate

akan menerjemahkan

Ringkasan

llmtranslate adalah pustaka Python yang dirancang untuk mengidentifikasi bahasa teks tertentu dan menerjemahkan teks antara beberapa bahasa menggunakan GPT-4o OpenAI. Perpustakaan ini sangat berguna untuk menerjemahkan teks yang berisi berbagai bahasa ke dalam satu bahasa target.

Fitur

• Deteksi Bahasa: Identifikasi bahasa teks tertentu dalam format ISO 639-1.
• Terjemahan: Terjemahkan teks yang berisi berbagai bahasa ke bahasa lain dalam format ISO 639-1.

Dokumentasi

Dokumentasi komprehensif, termasuk informasi penggunaan terperinci, tersedia di https://llm-translate.com

Persyaratan

Untuk menggunakan perpustakaan ini, Anda harus memiliki kunci API OpenAI. Kunci ini memungkinkan perpustakaan memanfaatkan GPT-4o OpenAI untuk terjemahan dan deteksi bahasa.

Instalasi

Anda dapat menginstal perpustakaan llmtranslate dari PyPI:

pip install llmtranslate

Penggunaan

Mengatur Kunci API OpenAI

Sebelum menggunakan llmtranslate dengan OpenAI, Anda perlu menyetel kunci API OpenAI Anda. Anda dapat melakukan ini dengan membuat instance kelas TranslatorOpenAI.

 from llmtranslate import TranslatorOpenAI

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

Deteksi Bahasa

Untuk mendeteksi bahasa teks tertentu:

 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' 

Penting

Jika penerjemah tidak mendeteksi bahasa apa pun, ia akan mengembalikan Tidak Ada.
Sebelum menggunakan hasil deteksi penerjemah, Anda harus memeriksa apakah hasilnya benar atau Tidak Ada

Terjemahan

Untuk menerjemahkan teks yang berisi beberapa bahasa ke bahasa lain, Anda perlu memberikan kode bahasa ISO 639 untuk bahasa target. Untuk daftar semua kode bahasa ISO 639, Anda dapat merujuk ke situs web daftar kode ISO 639-1 ini.

 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"

Contoh Lengkap

Berikut adalah contoh lengkap yang menunjukkan cara menggunakan perpustakaan:

 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"

Model OpenAI yang Tersedia untuk Terjemahan

Pustaka llmtranslate menyediakan akses ke berbagai model OpenAI untuk terjemahan. Berikut adalah model yang didukung dan kasus penggunaannya:

 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" )

Menggunakan Metode Asinkron

Pustaka llmtranslate menyediakan metode asinkron untuk memungkinkan Anda melakukan tugas deteksi dan terjemahan bahasa secara efisien dalam lingkungan asinkron. Jika aplikasi Anda menggunakan asyncio atau kerangka kerja asinkron lainnya, Anda dapat memanfaatkan sepenuhnya metode async ini untuk menghindari pemblokiran program Anda sambil menunggu deteksi bahasa atau tugas terjemahan selesai.

Contoh Penggunaan Metode Asinkron

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan metode async_get_text_language dan 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 ())

Metode Asinkron Utama

1. async_get_text_language(text: str) : Metode ini mendeteksi bahasa teks yang disediakan secara asinkron.

   • Parameter :
     • text : Teks masukan yang bahasanya perlu dideteksi.
   • Pengembalian : Objek TextLanguage berisi kode ISO 639-1, ISO 639-2, ISO 639-3 bahasa yang terdeteksi, dan nama bahasa.

   Contoh :

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

2. async_translate_text(text: str, to_language: str) : Metode ini menerjemahkan teks masukan secara asinkron ke bahasa target yang ditentukan.

   • Parameter :
     • text : Teks masukan yang akan diterjemahkan.
     • to_language : Bahasa target dalam kode ISO 639-1.
   • Returns : Sebuah string yang berisi teks yang diterjemahkan.

   Contoh :

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

Mengapa Menggunakan Metode Asinkron?

Penggunaan metode asinkron memungkinkan aplikasi Anda menangani beberapa tugas secara bersamaan, sehingga meningkatkan efisiensi, terutama saat menangani teks dalam jumlah besar atau melakukan beberapa terjemahan secara bersamaan. Perilaku non-pemblokiran ini ideal untuk layanan web, API, dan skenario apa pun yang memerlukan respons tinggi.

Menjalankan Fungsi Asinkron

Ingatlah bahwa metode asinkron harus dipanggil dalam fungsi async . Untuk menjalankannya, Anda dapat menggunakan asyncio.run() seperti yang ditunjukkan pada contoh di atas.

Mengatur Kunci API Azure OpenAI

Jika Anda menggunakan layanan OpenAI Azure, Anda perlu mengatur kunci API Azure OpenAI Anda bersama dengan parameter tambahan yang diperlukan. Gunakan kelas TranslatorAzureOpenAI untuk ini.

 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"
)

Bahasa yang Didukung

llmtranslate mendukung semua bahasa yang didukung oleh GPT-4o. Untuk daftar lengkap kode bahasa, Anda dapat mengunjungi website ISO 639-1.

Berikut adalah tabel yang menunjukkan bahasa mana yang didukung oleh gpt-4o dan gpt4o-mini:

Nama Bahasa	Kode Bahasa	Didukung oleh gpt-4o	Didukung oleh gpt4o-mini
Bahasa inggris	en	Ya	Ya
Mandarin Cina	zh	Ya	Ya
Hindi	Hai	Ya	Ya
Spanyol	yaitu	Ya	Ya
Perancis	NS	Ya	Ya
Jerman	de	Ya	Ya
Rusia	ru	Ya	Ya
Arab	ar	Ya	Ya
Italia	dia	Ya	Ya
Korea	ko	Ya	Ya
Punjabi	pa	Ya	Ya
Benggala	bn	Ya	Ya
Portugis	pt	Ya	Ya
Indonesia	pengenal	Ya	Ya
bahasa Urdu	kamu	Ya	Ya
Persia (Farsi)	fa	Ya	Ya
Vietnam	vi	Ya	Ya
Polandia	hal	Ya	Ya
Samoa	sm	Ya	Ya
Thai	th	Ya	Ya
Ukraina	inggris	Ya	Ya
Turki	tr	Ya	Ya
Maori	mi	TIDAK	TIDAK
Norwegia	TIDAK	Ya	Ya
Belanda	tidak	Ya	Ya
Orang yunani	el	Ya	Ya
Rumania	ro	Ya	Ya
Swahili	sw	Ya	Ya
Hongaria	huh	Ya	Ya
Ibrani	Dia	Ya	Ya
Swedia	St	Ya	Ya
Ceko	cs	Ya	Ya
Finlandia	fi	Ya	Ya
Amharik	pagi	TIDAK	TIDAK
bahasa Tagalog	tl	Ya	Ya
Birma	-ku	Ya	Ya
Tamil	ta	Ya	Ya
Kannada	buku	Ya	Ya
pasto	hal	Ya	Ya
Yoruba	kamu	Ya	Ya
Melayu	MS	Ya	Ya
Kreol Haiti	ht	Ya	Ya
Nepal	tidak	Ya	Ya
Sinhala	ya	Ya	Ya
Katalan	ca	Ya	Ya
Malagasi	mg	Ya	Ya
Latvia	lv	Ya	Ya
Lithuania	lt	Ya	Ya
Estonia	et	Ya	Ya
Somalia	Jadi	Ya	Ya
harimaunya	ti	TIDAK	TIDAK
Breton	saudara	TIDAK	TIDAK
Fiji	fj	Ya	TIDAK
Malta	mt	Ya	Ya
Korsika	bersama	Ya	Ya
Luksemburg	pon	Ya	Ya
orang oksitan	ok	Ya	Ya
bahasa Wales	cy	Ya	Ya
bahasa Albania	persegi	Ya	Ya
Makedonia	mk	Ya	Ya
Islandia	adalah	Ya	Ya
Slovenia	sl	Ya	Ya
Galisia	jam	Ya	Ya
Basque	uni eropa	Ya	Ya
Azerbaijan	az	Ya	Ya
Uzbekistan	kamus	Ya	Ya
Kazakh	kk	Ya	Ya
Mongolia	M N	Ya	Ya
Tibet	bo	TIDAK	TIDAK
Khmer	km	Ya	TIDAK
Laos	lihatlah	Ya	Ya
Telugu	te	Ya	Ya
Marathi	Tn.	Ya	Ya
Chichewa	tidak	Ya	Ya
Esperanto	eo	Ya	Ya
Kurdi	ku	TIDAK	TIDAK
Tajik	tg	Ya	Ya
Xhosa	xh	Ya	TIDAK
Yiddi	ya	Ya	Ya
Zulu	zu	Ya	Ya
Sunda	su	Ya	Ya
Tatar	tt	Ya	Ya
Quechua	qu	TIDAK	TIDAK
Uighur	jelek	TIDAK	TIDAK
Wolof	wo	TIDAK	TIDAK
Tswana	tn	Ya	Ya

Sumber Daya Tambahan

• halaman PyPI
• Kode ISO 639-1
• Repositori proyek Github
• Dokumentasi

Penulis

• Adam Pawełek
  • LinkedIn
  • E-mail

Lisensi

llmtranslate dilisensikan di bawah Lisensi MIT. Lihat file LISENSI untuk lebih jelasnya.