Traduce texto con la traducción adaptable

Cuando solicitas una traducción adaptable, debes proporcionar el texto a traducir y las traducciones de ejemplo que usa Cloud Translation para adaptar sus respuestas.

En el caso de las solicitudes de traducción programática, puedes incluir traducciones de ejemplo en un conjunto de datos o como parte de tu solicitud de traducción. Cuando usas un conjunto de datos, Cloud Translation selecciona automáticamente cinco oraciones de referencia que son más similares a tu oración de origen para personalizar las traducciones. Si incluyes oraciones de referencia en tu solicitud de traducción, Cloud Translation las usará todas para personalizar la traducción.

Antes de comenzar

Para usar la traducción adaptable, debes habilitar la API de Cloud Translation en tu proyecto y configurar la autenticación. Para obtener más información, consulta la Configuración de Cloud Translation.

Además, comprueba que tusidiomas de origen y objetivo sean compatibles con la traducción adaptable.

Requisitos de datos y sugerencias

Si creas un conjunto de datos o usas la consola de Google Cloud, debes proporcionar traducciones de ejemplo en un archivo TSV o TMX. Los ejemplos deben ser de pares de oraciones en los idiomas de origen y de destino previstos. Recomendamos que proporciones ejemplos que abarquen el vocabulario, el uso y las particularidades gramaticales de tu dominio. Para ver más sugerencias, consulta Preparación de datos en la documentación de AutoML Translation.

Tus datos deben incluir al menos 5 pares de oraciones y no más de 10,000 pares si usas la consola y no más de 30,000 pares si usas la API. La cantidad máxima de caracteres que puede tener un par de segmentos es de 512 (total).

Limitaciones

Solo puedes traducir hacia un idioma meta a la vez.
No puedes usar un glosario con traducciones adaptables.
La traducción adaptable tiene límites en la cantidad de caracteres de entrada y salida. Para obtener más información, consulta los límites de traducción adaptable en la página Cuotas.

Solicitar traducciones

Para las traducciones, la entrada puede ser HTML o texto sin formato. La API de Cloud Translation no traduce ninguna etiqueta HTML en la entrada, solo el texto que aparece entre las etiquetas. El resultado conserva las etiquetas HTML (sin traducir), con el texto traducido entre las etiquetas en la medida de lo posible debido a las diferencias entre los idiomas de origen y objetivo.

Console

Al usar la consola de Google Cloud, selecciona un archivo que incluya tus traducciones de ejemplo y luego solicita traducciones. Cloud Translation no almacena tus datos importados. Si prefieres trabajar con conjuntos de datos persistentes, usa la API.

Ve a la consola de AutoML Translation.

Ir a la página Traducción adaptable
Selecciona un archivo local o de Cloud Storage que contenga tus traducciones de ejemplo.

Después de seleccionar un archivo, Cloud Translation establece los campos Idioma de origen y Idioma de destino en función de tus datos. Por ejemplo, si importas un conjunto de datos de inglés a portugués, la consola solo te permite traducir oraciones de ese par idiomático.
Ingresar texto en el campo de idioma de origen.

La traducción adaptable tiene límites en la cantidad de caracteres de entrada y salida. Para obtener más información, consulta los límites de traducción adaptable en la página Cuotas.
Para ajustar los parámetros, usa los controles deslizantes o los campos de texto para establecer valores:
- Temperatura: controla el grado de aleatorización en la selección de tokens. En temperaturas más bajas se espera una respuesta verdadera o correcta. En temperaturas más altas se esperan resultados más diversos o inesperados.
- Cantidad de ejemplos: Configura la cantidad de ejemplos que se usarán de tus datos de origen para indicar el LLM.
Selecciona Comparar con el modelo de NMT para incluir traducciones del modelo predeterminado de NMT de Google junto al resultado de la traducción adaptable.
Haz clic en Traducir.

En unos instantes, Cloud Translation muestra una respuesta en el campo de idioma de destino. Cloud Translation no muestra ningún texto que supere el límite de caracteres de salida.

API

Usa la API para solicitar traducciones adaptables. Para ello, incluye pares de oraciones de referencia o especifica un conjunto de datos.

Traducción adaptable con pares de oraciones de referencia
Traducción adaptable con un conjunto de datos

Traducción adaptable con pares de oraciones de referencia

Para incluir traducciones de ejemplo como parte de tus solicitudes de traducción, incluye tus pares de oraciones de origen y destino de ejemplo en el campo referenceSentencePairs, que forma parte del objeto referenceSentenceConfig. Para obtener más información, consulta el método adaptiveMtTranslate. Puedes incluir hasta cinco pares de oraciones.

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 región en la que se controla tu solicitud de traducción, como us-central1.
REFERENCE_SOURCE: Es una oración en el idioma de origen que forma parte de un par de oraciones de referencia.
REFERENCE_TARGET: Es una oración en el idioma de destino que forma parte de un par de oraciones de referencia.
SOURCE_LANGUAGE: El código de idioma del documento de entrada.
TARGET_LANGUAGE: Es el código de idioma al que se debe traducir el texto de origen.
SOURCE_TEXT: Texto que se va a 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://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "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"
}

Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente 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)

Nota: El siguiente comando supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario mediante la ejecución de gcloud init o gcloud auth login. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente 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

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

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

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java 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 Java.

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.

/** 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);
}

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.

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)
}

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.

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)

Traducción adaptable con un conjunto de datos

Para usar un conjunto de datos con traducciones, primero crea un conjunto de datos y, luego, importa los pares de oraciones. Si ya tienes un conjunto de datos, puedes solicitar traducciones adaptativas con él. El conjunto de datos persiste en tu proyecto hasta que lo borras.

Crea un conjunto de datos en el que importes tus traducciones de ejemplo.

Los idiomas de origen y destino deben coincidir con los idiomas que deseas usar en tus traducciones. Para obtener más información, consulta el método adaptiveMtDataset.create.

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: La región en la que se encuentra el conjunto de datos de origen, como us-central1.
DATASET_ID: Un identificador único para tu conjunto de datos.
DISPLAY_NAME: Un nombre descriptivo para tu conjunto de datos.
SOURCE_LANGUAGE: El código de idioma del documento de entrada. 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. Para conocer los códigos de los idiomas admitidos, consulta Idiomas admitidos.

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente 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)

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente 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

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

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

Java

/** 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

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

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)

Luego de haber creado un conjunto de datos, propágalo con traducciones de ejemplo de un archivo TSV o TMX.

Puedes importar datos de múltiples archivos a un único conjunto de datos. Para obtener más información, consulta el método adaptiveMtDatasets.importAdaptiveMtFile.
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: la región en la que se encuentra el conjunto de datos, como us-central1.
- DATASET_ID: el identificador único de tu conjunto de datos en el que se importarán los datos.
- GCS_FILE_PATH: la ruta de acceso al archivo de datos de origen en Cloud Storage, como gs://example/data.tsv.
Método HTTP y URL:
POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID:importAdaptiveMtFile
Cuerpo JSON de la solicitud:
{ "gcs_input_source": { "input_uri": "GCS_FILE_PATH" } }
Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:
curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente 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)

Nota: El siguiente comando supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario mediante la ejecución de gcloud init o gcloud auth login. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente 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
Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:
{ "adaptiveMtFile": { "name": "DATASET_NAME", "displayName": "FILE_NAME", "entryCount": TOTAL_ENTRIES } }
Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java 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 Java.

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 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

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 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

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.
```
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)
```
Para solicitar una traducción adaptable, proporciona el texto de origen que deseas traducir y el conjunto de datos que usa Cloud Translation para personalizar la traducción.

Cloud Translation usa el idioma de origen y el objetivo del conjunto de datos para determinar qué idiomas usar en tu traducción. Por ejemplo, un conjunto de datos de en a es traduce texto del inglés al español. Para obtener más información, consulta el método adaptiveMtTranslate.
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: La región en la que se encuentra el conjunto de datos de origen, como us-central1.
- DATASET_NAME: El nombre del conjunto de datos que usa Cloud Translation para personalizar tus traducciones, con el formato projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID. Puedes obtener nombres de conjuntos de datos al enumerar todos los conjuntos de datos de tu proyecto.
- SOURCE_TEXT: Texto que se va a 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://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate
Cuerpo JSON de la solicitud:
{ "dataset": "DATASET_NAME", "content": ["SOURCE_TEXT"], "mimeType": "MIME_TYPE" }
Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:
curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente 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)

Nota: El siguiente comando supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario mediante la ejecución de gcloud init o gcloud auth login. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente 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
Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:
{ "translations": [ { "translatedText": "TRANSLATED_TEXT" } ], "languageCode": "TARGET_LANGUAGE" }
Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java 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 Java.

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.
```
/** 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

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 = {
    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

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.
```
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)
```

¿Qué sigue?

Administrar conjuntos de datos (solo API)