mcp-google-sheets

{ "Build generative AI applications with foundation models": "Crie aplicativos gerativos de IA com modelos de fundação", "Access Key ID": "Chave ID de acesso", "Secret Access Key": "Chave de Acesso Secreta", "Region": "Região", "US East (N. Virginia) [us-east-1]": "Leste dos EUA (N. Virgínia) [us-east-1]", "US East (Ohio) [us-east-2]": "Leste dos EUA (Ohio) [us-east-2]", "US West (Oregon) [us-west-2]": "Oeste dos EUA (Oregon) [us-west-2]", "Asia Pacific (Hyderabad) [ap-south-2]": "Ásia Pacífico (Hyderabad) [ap-south-2]", "Asia Pacific (Mumbai) [ap-south-1]": "Asia Pacific (Mumbai) [ap-south-1]", "Asia Pacific (Osaka) [ap-northeast-3]": "Ásia Pacífico (Osaka) [ap-northeast-3]", "Asia Pacific (Seoul) [ap-northeast-2]": "Ásia Pacífico (Seul) [ap-northeast-2]", "Asia Pacific (Singapore) [ap-southeast-1]": "Ásia Pacífico (Singapura) [ap-southeast-1]", "Asia Pacific (Sydney) [ap-southeast-2]": "Ásia Pacífico (Sydney) [ap-southeast-2]", "Asia Pacific (Tokyo) [ap-northeast-1]": "Asia Pacific (Tokyo) [ap-northeast-1]", "Canada (Central) [ca-central-1]": "Canada (Central) [ca-central-1]", "Europe (Frankfurt) [eu-central-1]": "Europa (Frankfurt) [eu-central-1]", "Europe (Ireland) [eu-west-1]": "Europa (Irlanda) [eu-west-1]", "Europe (London) [eu-west-2]": "Europa (Londres) [eu-west-2]", "Europe (Milan) [eu-south-1]": "Europa (Milão) [eu-south-1]", "Europe (Paris) [eu-west-3]": "Europa (Paris) [eu-west-3]", "Europe (Spain) [eu-south-2]": "Europa (Espanha) [eu-south-2]", "Europe (Stockholm) [eu-north-1]": "Europe (Stockholm) [eu-north-1]", "Europe (Zurich) [eu-central-2]": "Europa (Zurich) [eu-central-2]", "South America (São Paulo) [sa-east-1]": "América do Sul (Sa├o Paulo) [sa-east-1]", "AWS Bedrock authentication using Access Key and Secret Key.": "Autenticação AWS Bedrock utilizando a Chave de Acesso e Chave Secreta.", "Ask Bedrock": "Pergunte Rocha", "Generate Content from Image": "Gerar Conteúdo a partir da Imagem", "Generate Image": "Gerar Imagem", "Generate Embeddings": "Gerar incorporações", "Send a text prompt to an Amazon Bedrock model.": "Enviar um prompt de texto para um modelo Amazon Bedrock.", "Ask a Bedrock model a question about an image.": "Faça um modelo Bedrock uma pergunta sobre uma imagem.", "Generate an image from a text prompt using Amazon Titan Image Generator or Stability AI models.": "Gere uma imagem a partir de um prompt de texto usando o gerador de imagem do Titã Amazon ou modelos de estabilidade da Inteligência.", "Generate vector embeddings from text using Amazon Titan Embed, Cohere Embed, or Amazon Nova Multimodal Embeddings models.": "Gere vetor de incorporação de texto usando o Amazon Titan Embed, Cohere Embed, ou Amazon Nova Multimodal Embeddings modelos.", "Model": "Modelo", "Prompt": "Aviso", "System Prompt": "Solicitação de Sistema", "Temperature": "Temperatura", "Maximum Tokens": "Máximo de Tokens", "Top P": "Superior P", "Stop Sequences": "Parar Sequências", "Memory Key": "Chave de memória", "Image": "Imagem:", "Negative Prompt": "Aviso Negativo", "Width": "Width", "Height": "Altura", "Seed": "Semente", "Input Text": "Input Text", "Embedding Purpose": "Propósito de Incorporação", "Dimensions": "cotas", "Normalize": "Normalizar", "The foundation model to use for generation.": "O modelo base a ser usado por geração.", "Instructions that guide the model behavior.": "Instruções que guiam o comportamento do modelo.", "Controls randomness. Lower values produce more deterministic output.": "Controla a aleatoriedade. Valores mais baixos produzem mais saída determinista.", "The maximum number of tokens to generate.": "O número máximo de tokens a gerar.", "Nucleus sampling: the model considers tokens with top_p probability mass.": "Amostragem Nucleus: o modelo considera tokens com massa de probabilidade top_p.", "Sequences that will cause the model to stop generating. Up to 4 sequences.": "Sequências que irão fazer com que o modelo pare de gerar. Até 4 sequências.", "A memory key that will keep the chat history shared across runs and flows. Keep it empty to leave the model without memory of previous messages.": "Uma chave de memória que manterá o histórico do bate-papo compartilhado entre execuções e fluxos. Deixe em branco para deixar o modelo sem memória das mensagens anteriores.", "The foundation model to use. Must support image input.": "O modelo da base a ser usado. Deve suportar a entrada de imagem.", "The image to analyze (PNG, JPEG, GIF, or WebP).": "A imagem para analisar (PNG, JPEG, GIF ou WebP).", "What do you want the model to tell you about the image?": "O que você quer que o modelo lhe conte sobre a imagem?", "The image generation model to use.": "O modelo de geração de imagem a ser usado.", "A text description of the image you want to generate.": "A descrição da imagem que deseja gerar.", "Describe what you do NOT want in the image. Helps refine the output.": "Descreva o que você não quer na imagem. Ajuda a refinar a saída.", "Image width in pixels. Must be supported by the model.": "Largura da imagem em pixels. Deve ser suportada pelo modelo.", "Image height in pixels. Must be supported by the model.": "Altura da imagem em pixels. Deve ser suportada pelo modelo.", "A seed for reproducible results. Use the same seed and prompt to get the same image.": "Uma Seed para resultados reproduzíveis. Use a mesma Seed e o prompt para obter a mesma imagem.", "The embedding model to use.": "O modelo de incorporação a ser usado.", "The text to generate embeddings for.": "O texto para gerar incorporações.", "Optimize embeddings for your use case. Only used by Nova Multimodal Embeddings.": "Otimize as incorporações para o seu caso de uso. Usado apenas por incorporações multimodais.", "The number of dimensions for the output embedding vector. Titan Embed v2: 256, 512, 1024. Nova Multimodal: 256, 384, 1024, 3072.": "O número de dimensões para o vetor de saída de integração. Titan Embed v2: 256, 512, 1024. Nova Multimodal: 256, 384, 1024, 3072.", "Whether to normalize the output embedding vector. Supported by Titan Embed v2.": "Normalizar a saída para incorporar o vetor. Suportado por Titan Embed v2.", "Generic Index": "Índice Genérico", "Generic Retrieval": "Recuperação Genérica", "Text Retrieval": "Recuperação de texto", "Classification": "Classificação", "Clustering": "Agrupamento" }