はじめに

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人工知能 (AI) を使用して Web アプリケーションを作成する場合、大量のコードを組み込んだり、サービスを最初から作成したりする必要はありません。 ユーザー用にテキストを翻訳できる Web サイトを作成しことを想像してみてください。

フロントエンドについては、複雑な手順を踏むことなくサービスを統合できるようにする手段が必要です。 Flask のようなフレームワークは、最適な選択肢です。 作成者によって "マイクロフレームワーク" と説明されている Flask には、ルーティングやテンプレートなどの必要なコア サービスが用意されていますが、それ以外については、アプリケーションで必要な任意のバックエンド サービスを使用できます。 また、軽量であり、簡単にセットアップしてデプロイすることができます。 データベースや特別なものは必要ありません。 UI を作成ためのフレームワークがあり、バックエンド サービスを呼び出すことができることだけが必要です。

バックエンドについては、機械学習モデルを独自に作成するのではなく、AI サービスのコレクションを使用することができます (Azure Cognitive Services と呼ばれます)。 これらのサービスには、SDK または HTTP の呼び出しを使用してアクセスできます。 Translator サービスを使用して、テキスト翻訳の主な目的を満たすことができます。

このモジュールでは、Flask と Translator サービスについて調べます。 ここでは、テキストをさまざまな言語に翻訳するための Web アプリケーションを作成する方法について説明します。

学習の目的

このモジュールでは、Flask と Azure AI サービスを使用してテキストを翻訳する Web サイトを作成します。

  • Flask の開発環境を設定する方法について学習する
  • Flask を使用してフォームを作成する方法について学習する
  • Translator サービスを使用してテキストを翻訳する方法について学習する

前提条件