Traduci il testo utilizzando la traduzione adattiva

Console

Quando utilizzi la console Google Cloud, seleziona un file che includa le tue traduzioni di esempio e poi richiederle. Cloud Translation e non memorizza i dati importati. Se preferisci lavorare con utilizzare l'API.

1. Vai alla console di AutoML Translation.

   Vai alla pagina Traduzione adattiva

2. Seleziona un file locale o un file in Cloud Storage contenente le tue traduzioni di esempio.

   Dopo aver selezionato un file, Cloud Translation imposta la colonna Origine lingua e Lingua di destinazione in base ai tuoi dati. Ad esempio: se importi un set di dati dall'inglese al portoghese, la console ti consente solo frasi inglesi in portoghese.

3. Inserisci il testo nel campo della lingua di origine.

   La traduzione adattiva ha limiti al numero di input e output caratteri. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione di traduzione automatica sulla pagina Quote.

4. Per regolare i parametri, utilizza i cursori o i campi di testo per impostare i valori:

   • Temperatura: controlla il grado di casualità nella selezione dei token. Per temperature più basse, aspettati una risposta vera o corretta. Per di temperatura, si aspettano risultati più diversificati o imprevisti.
   • Numero di esempi: imposta il numero di esempi da utilizzare dal tuo per richiedere all'LLM.

5. Seleziona Confronta con il modello NMT per includere le traduzioni predefinite modello NMT di Google insieme all'output di traduzione adattiva.

6. Fai clic su Traduci.

   In pochi istanti, Cloud Translation restituisce una risposta nel target lingua. Cloud Translation non restituisce alcun testo oltre la classe di caratteri di output.

API

Usa l'API per richiedere traduzioni adattive includendo una frase di riferimento o specificando un set di dati.

• Traduzioni adattive con coppie di frasi di riferimento
• Traduzioni adattive con un set di dati

Traduzioni adattive con coppie di frasi di riferimento

Per includere traduzioni di esempio nelle richieste di traduzione, includi le coppie di frasi di origine e di destinazione di esempio in referenceSentencePairs che fa parte dell'oggetto referenceSentenceConfig. Per maggiori informazioni informazioni, vedi il metodo adaptiveMtTranslate. Puoi includere fino a cinque coppie di frasi.

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)

Traduzioni adattive con un set di dati

Per utilizzare un set di dati con traduzioni, crea un set di dati e importa la frase per prime in coppia. Se hai già un set di dati, puoi richiedere le traduzioni. Il set di dati persiste nel progetto finché non lo elimini li annotino.

1. Crea un set di dati in cui importare le traduzioni di esempio.

   Le lingue di origine e di destinazione devono corrispondere alle lingue che intendi usare nelle traduzioni. Per maggiori informazioni di dati, consulta il file adaptiveMtDataset.create .

   REST

   Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

   • PROJECT_NUMBER_OR_ID: l'ID numerico o alfanumerico di nel tuo progetto Google Cloud
   • LOCATION: la regione in cui si trova il set di dati di origine, ad esempio come us-central1.
   • DATASET_ID: un identificatore univoco del set di dati.
   • DISPLAY_NAME: un nome descrittivo del set di dati.
   • SOURCE_LANGUAGE: il codice lingua del testo di input. Per codici lingua supportati, consulta la sezione Supportati lingue.
   • TARGET_LANGUAGE: la lingua di destinazione in cui tradurre l'input a. Per i codici lingua supportati, consulta la sezione Supportato lingue.

   Metodo HTTP e URL:

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

   Corpo JSON della richiesta:

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

   Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

   curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

   Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando:

   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)

   Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando:

   $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

   Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

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

   Java

   Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Java nel Guida rapida di Cloud Translation con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Cloud Translation Java documentazione di riferimento.

   Per autenticarti su Cloud Translation, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

   /** 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

   Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Node.js nel Guida rapida di Cloud Translation con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Cloud Translation Node.js documentazione di riferimento.

   Per autenticarti su Cloud Translation, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

   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

   Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Python nel Guida rapida di Cloud Translation con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Cloud Translation Python documentazione di riferimento.

   Per autenticarti su Cloud Translation, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

   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. Dopo aver creato un set di dati, compilalo con traduzioni di esempio da un in un file TSV o TMX.

   Puoi importare dati da più file in un unico set di dati. Per maggiori informazioni informazioni, consulta Metodo adaptiveMtDatasets.importAdaptiveMtFile.

   REST

   Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

   • PROJECT_NUMBER_OR_ID: l'ID numerico o alfanumerico di nel tuo progetto Google Cloud
   • LOCATION: la regione in cui si trova il set di dati, ad esempio us-central1.
   • DATASET_ID: l'identificatore univoco del set di dati in cui dati da importare.
   • GCS_FILE_PATH: il percorso del file di dati di origine in Cloud Storage, ad esempio gs://example/data.tsv.

   Metodo HTTP e URL:

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

   Corpo JSON della richiesta:

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

   Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

   curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

   Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando:

   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)

   Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando:

   $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

   Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

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

   Java

   Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Java nel Guida rapida di Cloud Translation con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Cloud Translation Java documentazione di riferimento.

   Per autenticarti su Cloud Translation, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

   /** 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

   Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Node.js nel Guida rapida di Cloud Translation con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Cloud Translation Node.js documentazione di riferimento.

   Per autenticarti su Cloud Translation, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

   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

   Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Python nel Guida rapida di Cloud Translation con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Cloud Translation Python documentazione di riferimento.

   Per autenticarti su Cloud Translation, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

   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. Richiedi una traduzione adattiva fornendo il testo di origine da tradurre e il set di dati che Cloud Translation utilizza per personalizzare una traduzione automatica.

   Cloud Translation utilizza le lingue di origine e di destinazione per determinare quali lingue usare per la traduzione. Per Ad esempio, un set di dati da en a es traduce dall'inglese allo spagnolo. Per ulteriori informazioni, consulta adaptiveMtTranslate.

   REST

   Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

   • PROJECT_NUMBER_OR_ID: l'ID numerico o alfanumerico di nel tuo progetto Google Cloud
   • LOCATION: la regione in cui si trova il set di dati di origine, ad esempio come us-central1.
   • DATASET_NAME: il nome del set di dati che Cloud Translation usa per personalizzare le tue traduzioni, formattate come projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID. Puoi ottenere i nomi dei set di dati elencando tutti i set di dati nel tuo progetto.
   • SOURCE_TEXT: il testo da tradurre.
   • (Facoltativo) MIME_TYPE: il formato del testo di origine, ad esempio text/html o text/plain. Per impostazione predefinita, il tipo MIME è impostato su text/plain.

   Metodo HTTP e URL:

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

   Corpo JSON della richiesta:

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

   Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

   curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

   Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando:

   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)

   Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando:

   $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

   Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

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

   Java

   Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Java nel Guida rapida di Cloud Translation con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Cloud Translation Java documentazione di riferimento.

   Per autenticarti su Cloud Translation, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

   /** 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

   Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Node.js nel Guida rapida di Cloud Translation con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Cloud Translation Node.js documentazione di riferimento.

   Per autenticarti su Cloud Translation, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

   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

   Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Python nel Guida rapida di Cloud Translation con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Cloud Translation Python documentazione di riferimento.

   Per autenticarti su Cloud Translation, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

   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)