本頁面由 Cloud Translation API 翻譯而成。

試用機器翻譯

本頁面將逐步說明如何使用 Vertex AI API，將文字從一種語言翻譯成另一種語言。

在本範例中，您部署工作負載時不會使用 GPU。如要使用 GPU 部署，請按照「部署 GPU 容器工作負載」一文的步驟操作。

Translation API

以下範例說明如何使用 Vertex AI 翻譯文字。

請務必按照「使用 Vertex AI」一文所述，設定 Vertex AI 存取權。
按照這篇 Vertex AI 快速入門指南的說明，設定 Python Vertex AI API。詳情請參閱 Vertex AI Python API 參考說明文件。

建立 Python 檔案 main.py。這個指令碼會利用 Google CloudTranslation API (透過容器端點存取) 執行翻譯。

import os
import requests # Use requests for HTTP calls
from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

TRANSLATE_API_URL = 'https://translation.googleapis.com/language/translate/v2'

@app.route('/translate', methods=['POST'])
def translate_text():

    try:
        data = request.get_json()
        text_to_translate = data.get('text')
        target_language = data.get('target_language', 'en') # Default to English

        if not text_to_translate:
            return jsonify({'error': 'Missing "text" in request body'}), 400

        params = {
            'key': '${API_KEY}', // insert API key
            'q': text_to_translate,
            'target': target_language
        }

        response = requests.post(TRANSLATE_API_URL, params=params)
        response.raise_for_status() # Raise an exception for bad status codes (4xx or 5xx)

        result = response.json()

        # The structure of the response from the REST API is slightly different
        # It's usually: {'data': {'translations': [{'translatedText': '...', 'detectedSourceLanguage': '...'}]}}
        if 'data' in result and 'translations' in result['data'] and len(result['data']['translations']) > 0:
            translation_info = result['data']['translations'][0]
            return jsonify({
                'original_text': text_to_translate,
                'translated_text': translation_info['translatedText'],
                'detected_source_language': translation_info.get('detectedSourceLanguage')
            })
        else:
            return jsonify({'error': 'Unexpected response format from Translation API', 'details': result}), 500

    except requests.exceptions.HTTPError as http_err:
        print(f"HTTP error occurred: {http_err} - {response.text}")
        return jsonify({'error': f"Translation API request failed: {http_err}", 'details': response.text}), response.status_code
    except Exception as e:
        print(f"Error during translation: {e}")
        return jsonify({'error': str(e)}), 500

if __name__ == '__main__':
    port = int(os.environ.get('PORT', 8080))
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=port)

建立包含 Python 指令碼的 Docker 檔案：

FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

COPY . /app

RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

EXPOSE 8080
ENV PORT 8080

CMD ["python", "main.py"]

建構翻譯應用程式的 Docker 映像檔：
```
docker build -t translation-app .
```
請按照「設定 Docker」中的操作說明執行下列操作：
1. 設定 Docker，
2. 建立密鑰，並
3. 將映像檔上傳至 HaaS (Harbor 即服務)。
登入使用者叢集，並使用使用者身分產生 kubeconfig 檔案。請務必將 kubeconfig 路徑設為環境變數：
```
export KUBECONFIG=${CLUSTER_KUBECONFIG_PATH}
```

建立及部署 Kubernetes 部署和服務自訂資源。如要啟用容器輸出，請務必加入 egress.networking.gke.io/enabled: "true" 標籤，如以下範例所示。

kubectl --kubeconfig ${KUBECONFIG} -n TENANT_PROJECT \
create -f - <<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: translation-deployment-apikey
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: translation-apikey
  template:
    metadata:
      labels:
        app: translation-apikey
        egress.networking.gke.io/enabled: "true"
    spec:
      dnsConfig:
        nameservers:
        - 8.8.8.8
      containers:
      - name: translation-app
        image: HARBOR_INSTANCE_URL/HARBOR_PROJECT/translation-app:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
      imagePullSecrets:
        - name: SECRET

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: translation-service-apikey
spec:
  type: LoadBalancer
  selector:
    app: translation-apikey
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 8080
EOF

更改下列內容：

HARBOR_INSTANCE_URL：Harbor 執行個體網址。
HARBOR_PROJECT：Harbor 專案。
SECRET：為儲存 Docker 憑證而建立的密鑰名稱。

確認 Deployment 已建立 Pod：

kubectl --kubeconfig ${KUBECONFIG} get pods -n TENANT_PROJECT

建立網路政策，允許所有網路流量傳輸至租戶專案：

kubectl --kubeconfig ${KUBECONFIG} -n TENANT_PROJECT \
create -f - <<EOF
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  annotations:
  name: allow-all
spec:
  ingress:
  - from:
    - ipBlock:
        cidr: 0.0.0.0/0
  podSelector: {}
  policyTypes:
  - Ingress
EOF

匯出服務的 IP 位址：

export IP=`kubectl --kubeconfig=${KUBECONFIG} get service nginx-service \
      -n TENANT_PROJECT -o jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[*].ip}'`

建立 SSH 通道工作階段，連線至您部署的工作負載。

  sshuttle -r zone1-org-1-data@GDC_SANDBOX_INSTANCE_NAME --no-latency-control \
  --ssh-cmd 'gcloud compute ssh --project PROJECT_NAME --zone ZONE --tunnel-through-iap' \
  10.200.0.0/16 --dns

如要測試服務，請使用 POST 要求，將含有文字和目標語言的 JSON 酬載傳送至 http://${IP}:8080/translate，並將 Content-Type 標頭設為 application/json。以下 curl 指令會將「Hello, world!」翻譯成西班牙文 (es)：
```
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"text": "Hello, world\\!", "target\_language": "es"}' http://${IP}:8080/translate
```