mcp-google-sheets

{ "Run inference on 100,000+ open ML models for NLP, vision, and audio tasks": "Exécuter l'inférence sur plus de 100 000 modèles ML ouverts pour les tâches NLP, vision et audio", "Your Hugging Face API token (get it from https://huggingface.co/settings/tokens)": "Votre jeton d'API Face (récupérez-le depuis https://huggingface.co/settings/tokens)", "Document Question Answering": "Répondre aux questions du document", "Language Translation": "Traduction de langue", "Text Classification": "Classification du texte", "Text Summarization": "Résumé du texte", "Chat Completion": "Terminer le tchat", "Create Image": "Créer une image", "Object Detection": "Détection d'objets", "Image Classification": "Classification des images", "Answer questions from document images using Hugging Face models": "Répondre aux questions des images du document en utilisant les modèles de face câlinée", "Translate text between languages using specialized Hugging Face translation models": "Traduire le texte entre les langues en utilisant des modèles spécialisés de traduction de visage Hugging", "Classify text into categories using Hugging Face models - includes zero-shot classification for custom categories": "Classer le texte dans les catégories en utilisant les modèles de face d'embrochage - inclut la classification à zéro coup pour les catégories personnalisées", "Generate abstractive summaries of long text using Hugging Face models - optimized for business content": "Générer des résumés abstraits de texte long en utilisant des modèles de face câlin - optimisés pour le contenu de l'entreprise", "Generate assistant replies using chat-style LLMs - perfect for FAQ bots, support agents, and content generation": "Générer des réponses d'assistant en utilisant des LLMs de style chat - parfait pour les bots de FAQ, les agents de support et la génération de contenu", "Generate stunning images from text prompts using state-of-the-art diffusion models - perfect for marketing, product design, and creative content": "Générer des images époustouflantes à partir d'invitations de texte à l'aide de modèles de diffusion à la fine pointe de la technologie - parfait pour le marketing, la conception de produits et le contenu créatif", "Detect and locate objects in images with precise bounding boxes - perfect for inventory management, content moderation, and automated tagging": "Détecter et localiser des objets dans des images avec des boîtes de recul précises - parfait pour la gestion des stocks, la modération du contenu et le marquage automatique", "Classify images with pre-trained models or custom categories - perfect for content moderation, automated tagging, and smart asset management": "Classer les images avec des modèles préformés ou des catégories personnalisées - parfait pour la modération du contenu, le marquage automatisé et la gestion intelligente de l'actif", "Model": "Modélisation", "Document Image": "Image du document", "Question": "Question", "Number of Answers": "Nombre de réponses", "Max Answer Length": "Longueur maximale de réponse", "Handle Impossible Answers": "Traiter les réponses impossibles", "OCR Language": "Langue de la ROC", "Use Cache": "Utiliser le cache", "Wait for Model": "Attendre le modèle", "Translation Model": "Modèle de traduction", "Or Enter Custom Model ID": "Ou entrez l'ID du modèle personnalisé", "Text to Translate": "Texte à traduire", "Source Language (Optional)": "Langue source (facultatif)", "Target Language (Optional)": "Langue cible (facultatif)", "Clean Up Extra Spaces": "Nettoyer les espaces supplémentaires", "Max Translation Length": "Longueur maximale de la traduction", "Classification Type": "Type de classification", "Zero-Shot Model": "Modèle Zéro-Tir", "Custom Categories": "Catégories personnalisées", "Pre-trained Model": "Modèle pré-formé", "Search Models": "Rechercher des modèles", "Text to Classify": "Texte à classer", "Number of Results": "Nombre de résultats", "Output Function": "Fonction de sortie", "Content Type": "Type de contenu", "Summarization Model": "Modèle de récapitulation", "Text to Summarize": "Texte à résumer", "Summary Length": "Longueur du résumé", "Custom Min Length": "Longueur minimale personnalisée", "Custom Max Length": "Longueur maximale personnalisée", "Truncation Strategy": "Stratégie de troncature", "Use Case": "Cas d'utilisation", "Chat Model": "Modèle de chat", "Conversation Mode": "Mode de conversation", "User Message": "Message de l'utilisateur", "System Prompt (Optional)": "Message système (facultatif)", "Conversation History": "Historique de la conversation", "Response Template": "Modèle de réponse", "Response Length": "Durée de la réponse", "Custom Max Tokens": "Tokens personnalisés max", "Creativity Level": "Niveau de créativité", "Response Variety": "Variété de réponse", "Stop Sequences (Optional)": "Arrêter les séquences (facultatif)", "Repetition Penalty": "Pénalité de répétition", "Topic Diversity": "Diversité du sujet", "Image Generation Model": "Modèle de génération d'image", "Text Prompt": "Demande de texte", "Aspect Ratio": "Ratio d'aspect", "Custom Width": "Largeur personnalisée", "Custom Height": "Hauteur personnalisée", "Negative Prompt": "Proposition négative", "Quality vs Speed": "Qualité vs vitesse", "Custom Inference Steps": "Étapes d'inférence personnalisées", "Guidance Scale": "Échelle d'orientation", "Seed (Optional)": "Graine (facultatif)", "Scheduler": "Planificateur", "Detection Model": "Modèle de Détection", "Image to Analyze": "Image à analyser", "Confidence Threshold": "Seuil de confiance", "Max Detections": "Détections max", "Detection Filter": "Filtre de détection", "Output Format": "Format de sortie", "Classification Mode": "Mode de classification", "Classification Model": "Modèle de classification", "Image Source": "Source de l'image", "Image File": "Fichier image", "Image URL": "URL de l'image", "Classification Template": "Modèle de classification", "Hugging Face document question answering model": "Modèle de réponse à la question du document d'embrasser", "Image of the document to analyze (invoice, contract, etc.)": "Image du document à analyser (facture, contrat, etc.)", "Question to ask about the document (e.g., 'What is the invoice total?')": "Question à poser au sujet du document (par exemple, \"Quel est le total de la facture?\")", "Number of top answers to return": "Nombre de meilleures réponses à retourner", "Maximum length of predicted answers": "Longueur maximale des réponses prédites", "Whether to accept 'impossible' as an answer when no answer is found": "Accepter 'impossible' comme réponse quand aucune réponse n'est trouvée", "Language to use for OCR text extraction": "Langue à utiliser pour l'extraction de texte OCR", "Use cached results if available": "Utiliser les résultats mis en cache si disponible", "Wait for model to load if not ready": "Attendre que le modèle soit chargé s'il n'est pas prêt", "Select a translation model or search from 7000+ available models": "Sélectionnez un modèle de traduction ou recherchez parmi plus de 7000 modèles disponibles", "Alternative: Enter any Hugging Face translation model ID directly (e.g., Helsinki-NLP/opus-mt-ja-en)": "Alternative : Entrez directement n'importe quel ID de modèle de traduction de visage (ex. Helsinki-NLP/opus-mt-ja-en)", "The text content you want to translate": "Le contenu du texte que vous souhaitez traduire", "Source language code (e.g., \"en\", \"es\", \"fr\"). Only needed for multilingual models that support multiple language pairs.": "Code de langue source (par exemple, \"fr\", \"es\", \"fr\"). Seulement nécessaire pour les modèles multilingues qui prennent en charge plusieurs paires de langues.", "Target language code (e.g., \"fr\", \"de\", \"zh\"). Only needed for multilingual models that support multiple language pairs.": "Code de langue cible (par exemple, \"fr\", \"de\", \"zh\"). Nécessaire uniquement pour les modèles multilingues qui prennent en charge plusieurs paires de langues.", "Remove potential extra spaces in the translation output": "Supprimer les espaces supplémentaires potentiels dans la sortie de traduction", "Maximum length of the translated text (leave empty for default)": "Longueur maximale du texte traduit (laisser vide pour la valeur par défaut)", "Use cached results if available for faster responses": "Utiliser les résultats mis en cache si disponible pour des réponses plus rapides", "Wait for model to load if not immediately available": "Attendre que le modèle se charge s'il n'est pas immédiatement disponible", "Choose your classification approach": "Choisissez votre approche de classification", "Model for classifying into your custom categories": "Modèle de classification dans vos catégories personnalisées", "Enter categories separated by commas (e.g., \"customer support, sales inquiry, spam, billing question\")": "Entrez des catégories séparées par des virgules (par exemple, \"assistance à la clientèle, demande de vente, spam, question de facturation\")", "Select a specialized pre-trained classification model": "Sélectionnez un modèle de classification préformé spécialisé", "Search from all available text classification models": "Rechercher dans tous les modèles de classification de texte disponibles", "The text content you want to classify": "Le contenu du texte que vous souhaitez classer", "Number of top predictions to return": "Nombre de meilleures prédictions à retourner", "How to calculate confidence scores": "Comment calculer les scores de confiance", "Use cached results for faster responses": "Utiliser les résultats mis en cache pour des réponses plus rapides", "What type of content are you summarizing?": "Quel type de contenu résumez-vous ?", "Select the best model for your content type": "Sélectionnez le meilleur modèle pour votre type de contenu", "The long text content you want to summarize (most models work best with 512-1024 tokens)": "Le contenu de texte long que vous voulez résumer (la plupart des modèles fonctionnent mieux avec 512-1024 jetons)", "How long should the summary be?": "Combien de temps doit être le résumé ?", "Minimum number of tokens for the summary": "Nombre minimum de jetons pour le résumé", "Maximum number of tokens for the summary": "Nombre maximum de jetons pour le résumé", "Remove extra spaces and clean up formatting": "Supprimer les espaces supplémentaires et nettoyer le formatage", "How to handle text that exceeds model limits": "Comment gérer le texte qui dépasse les limites du modèle", "What type of chat assistant are you building?": "Quel type d'assistant de chat êtes-vous en train de construire ?", "Select the best model for your use case": "Sélectionnez le meilleur modèle pour votre cas d'utilisation", "How do you want to build the conversation?": "Comment voulez-vous construire la conversation ?", "The user message or question to respond to": "Le message de l'utilisateur ou la question à laquelle répondre", "Instructions for how the assistant should behave": "Instructions sur le comportement de l'assistant", "Previous messages in the conversation (for multi-turn chat)": "Messages précédents dans la conversation (pour le chat multi-tours)", "Pre-built templates for common business scenarios": "Modèles préconstruits pour les scénarios commerciaux communs", "How long should the response be?": "Combien de temps devrait être la réponse ?", "Maximum number of tokens to generate": "Nombre maximum de jetons à générer", "How creative should responses be? (0.1 = focused, 1.0 = creative)": "À quel point les réponses doivent-elles être créatives ? (0.1 = ciblées, 1.0 = créatif)", "Controls response diversity (0.1 = focused, 1.0 = varied)": "Contrôle la diversité de la réponse (0.1 = focused, 1.0 = varié)", "Text sequences that will stop generation": "Séquences de texte qui arrêteront la génération", "Reduce repetitive responses (-2.0 to 2.0)": "Réduire les réponses répétitives (-2.0 à 2.0)", "Encourage diverse topics (-2.0 to 2.0)": "Encourager les différents sujets (-2.0 à 2.0)", "Use cached responses for identical requests": "Utiliser les réponses mises en cache pour les requêtes identiques", "What type of image generation do you need?": "Quel type de génération d’images avez-vous besoin?", "Describe the image you want to generate. Be specific about style, colors, composition, and details.": "Décrivez l'image que vous voulez générer. Soyez spécifique sur le style, les couleurs, la composition et les détails.", "Choose the dimensions for your image": "Choisissez les dimensions de votre image", "Width in pixels (64-1024)": "Largeur en pixels (64-1024)", "Height in pixels (64-1024)": "Hauteur en pixels (64-1024)", "Describe what you DON'T want in the image (blur, low quality, distorted, etc.)": "Décrivez ce que vous ne voulez pas dans l'image (flou, mauvaise qualité, déformé, etc.)", "Balance between image quality and generation time": "Équilibre entre la qualité de l'image et le temps de génération", "Number of denoising steps (1-100)": "Nombre d'étapes de désendettement (1-100)", "How closely to follow the prompt (1-20). Higher values = more prompt adherence but may reduce creativity.": "Comment suivre de près le prompt (1-20). Des valeurs plus élevées = une adhésion plus rapide mais peut réduire la créativité.", "Set a seed for reproducible results. Leave empty for random generation.": "Définir une graine pour les résultats reproductibles. Laisser vide pour une génération aléatoire.", "Advanced: Choose the noise scheduler algorithm": "Avancé : Choisissez l'algorithme du planificateur de bruit", "What type of object detection do you need?": "De quel type de détection d'objet avez-vous besoin ?", "Select the best model for your detection task": "Sélectionnez le meilleur modèle pour votre tâche de détection", "Upload an image for object detection. Supports JPG, PNG, WebP formats.": "Télécharger une image pour la détection d'objet. Supporte les formats JPG, PNG, WebP.", "Minimum confidence score for detections (0.1-0.9). Higher values = fewer but more accurate detections.": "Score de confiance minimum pour les détections (0.1-0.9). Valeurs plus élevées = moins de détections mais plus précises.", "Maximum number of objects to detect (1-100)": "Nombre maximum d'objets à détecter (1-100)", "How to handle detection results": "Comment gérer les résultats de détection", "How to structure the detection results": "Comment structurer les résultats de détection", "How do you want to classify your images?": "Comment voulez-vous classer vos images?", "What type of image classification do you need?": "De quel type de classification d'image avez-vous besoin?", "How do you want to provide the image?": "Comment voulez-vous fournir l'image ?", "Upload an image file for classification (JPG, PNG, WebP)": "Télécharger un fichier image pour la classification (JPG, PNG, WebP)", "URL of the image to classify": "URL de l'image à classer", "Enter the categories you want to classify the image into (e.g., \"dog\", \"cat\", \"bird\")": "Entrez les catégories dans lesquelles vous voulez classer l'image (par exemple, \"chien\", \"chat\", \"oiseau\")", "Template for classification (advanced). Default: \"This image shows {}\"": "Modèle de classification (avancé). Par défaut: \"Cette image montre {}\"", "Maximum number of classification results to return (1-20)": "Nombre maximum de résultats de classification à retourner (1-20)", "Minimum confidence score for results (0.0-1.0)": "Score de confiance minimum pour les résultats (0.0-1.0)", "How to structure the classification results": "Comment structurer les résultats de la classification", "impira/layoutlm-document-qa (Recommended)": "impira/layoutlm-document-qa (Recommandé)", "microsoft/layoutlmv3-base": "base microsoft/layoutlmv3", "nielsr/layoutlmv2-finetuned-docvqa": "nielsr/layoutlmv2-finetuned-docvqa", "English": "Anglais", "Spanish": "Espagnol", "French": "Français", "German": "Allemand", "Italian": "Italien", "Portuguese": "Portugais", "🎯 Zero-Shot (Custom Categories)": "🎯 Zero-Shot (Catégories personnalisées)", "📊 Pre-trained Models": "📊 Modèles pré-formés", "🔍 Search All Models": "🔍 Rechercher tous les modèles", "🔥 Facebook BART-Large (5.4M downloads)": "🔥 Facebook BART-Large (5.4M téléchargements)", "🔥 DeBERTa TaskSource (904K downloads)": "🔥 DeBERTa TaskSource (téléchargement 904K)", "🔥 DeBERTa MNLI-FEVER (668K downloads)": "🔥 DeBERTa MNLI-FEVER (668K téléchargements)", "🌍 DistilBERT Multilingual (520K downloads)": "🌍 DistilBERT Multilingue (520K téléchargements)", "😊 Sentiment: Twitter RoBERTa (3M downloads)": "😊 Sentiment: Twitter RoBERTa (3M téléchargés)", "😊 Sentiment: DistilBERT SST-2 (2.9M downloads)": "😊 Sentiment: DistilBERT SST-2 (2.9M téléchargés)", "🌍 Sentiment: Multilingual BERT (1.7M downloads)": "🌍 Sentiment: BERT Multilingue (1.7M téléchargements)", "💰 Finance: FinBERT Sentiment (1.5M downloads)": "💰 Finance: Sentiment FinBERT (1.5M de téléchargements)", "💰 Finance: FinBERT Tone (1.4M downloads)": "💰 Finance: Tonalité FinBERT (1.4M de téléchargements)", "🛡️ Hate Speech: RoBERTa (2M downloads)": "🛡️ Discours de haine : RoBERTa (2M téléchargés)", "🛡️ Toxicity: HateBERT (1.1M downloads)": "🛡️ Toxicity: HateBERT (1.1M téléchargements)", "🛡️ Toxicity: ToxDect RoBERTa (1.1M downloads)": "🛡️ ToxDect RoBERTa (1.1M téléchargements)", "🎧 Customer Service: Banking Intent": ":Headphone: Service à la clientèle: Intentions bancaires", "📧 Spam: SMS Classification": "📧 Spam: Classification SMS", "Softmax (Recommended)": "Softmax (Recommandé)", "Sigmoid": "Sigmoïde", "None (Raw Scores)": "Aucun score (Raw Scores)", "📰 News Articles & Blog Posts": ":newspapaper: Articles d'actualités et articles de blog", "📧 Emails & Support Tickets": "📧 Emails & Tickets de Support", "🎯 Meetings & Conversations": "🎯 Rencontres & Conversations", "📚 General Text & Documents": "📚 Texte Général & Documents", "🏥 Medical & Scientific": "🏥 Médicale & Scientifique", "🌍 Multilingual Content": "🌍 Contenu Multilingue", "📝 Brief (30-80 words)": "📝 Bref (30-80 mots)", "📄 Medium (80-150 words)": "📄 Moyen (80-150 mots)", "📚 Detailed (150-300 words)": "📚 Détail (150-300 mots)", "⚙️ Custom Length": "⚙️ Longueur personnalisée", "Do Not Truncate": "Ne pas tronquer", "Longest First": "Le plus long en premier", "Only First": "Seulement en premier", "Only Second": "Seulement la seconde", "FAQ & Customer Support": "FAQ & Support à la clientèle", "Content Generation & Writing": "Génération et écriture de contenu", "General Conversation": "Conversation Générale", "Search All Models": "Rechercher dans tous les modèles", "Single Message (Simple Q&A)": "Message unique (Q&A)", "Multi-turn Conversation": "Conversation multi-tours", "Template-based Response": "Réponse basée sur un modèle", "Customer Support Agent": "Agent de Support Client", "FAQ Assistant": "Assistant FAQ", "Content Writer": "Éditeur de contenu", "Email Responder": "Répondeur de courriel", "E-commerce Assistant": "Assistant e-commerce", "Brief (50-100 tokens)": "Brief (50-100 jetons)", "Normal (100-200 tokens)": "Normal (100-200 jetons)", "Detailed (200-400 tokens)": "Détail (200-400 jetons)", "Custom": "Personnalisé", "Fast Generation (Quick Prototypes)": "Génération rapide (Prototypes Rapide)", "High Quality (Marketing & Print)": "Haute qualité (Marketing & Imprimer)", "Business Content (Products & Brands)": "Contenu de l'entreprise (Produits & Marques)", "📱 Portrait (512×768) - Social Media": "📱 Portrait (512×768) - Médias sociaux", "🖥️ Landscape (768×512) - Banners": "🖥️ Paysage (768×512) - Bannières", "⬜ Square (512×512) - Profile Pictures": "⬜ Carré (512×512) - Images de profil", "📺 Wide (1024×576) - Headers": "📺 Wide (1024×576) - En-têtes", "⚙️ Custom Dimensions": "⚙️ Dimensions personnalisées", "⚡ Fast (10-20 steps)": "⚡ Rapide (10-20 pas)", "⚖️ Balanced (20-30 steps)": "⚖️ Équilibré (20-30 étapes)", "🎯 High Quality (30-50 steps)": "🎯 Haute qualité (30-50 pas)", "🏆 Maximum Quality (50+ steps)": "🏆 Qualité maximale (plus de 50 étapes)", "⚙️ Custom Steps": "⚙️ Étapes personnalisées", "DPM++ 2M Karras (Recommended)": "DPM++ 2M Karras (Recommandé)", "Euler A (Fast)": "Euler A (Rapide)", "DDIM (Stable)": "DDIM (Stable)", "LMS (Classic)": "LMS (Classique)", "📋 General Objects (COCO Dataset)": "📋 Objets Généraux (COCO Dataset)", "📊 Documents & Tables": "📊 Documents & Tables", "🛡️ Security & Monitoring": "🛡️ Sécurité et Surveillance", "🏢 Business & Commerce": "🏢 Affaires & Commerce", "🎯 High Confidence Only (>0.7)": "🎯 Haute Confiance uniquement (>0.7)", "⚖️ Balanced Results (>0.5)": "⚖️ Résultats équilibrés (>0,5)", "📊 All Detections (>0.1)": "📊 Toutes les détections (>0.1)", "⚙️ Custom Threshold": "⚙️ Seuil personnalisé", "📋 Business Summary": "📋 Résumé professionnel", "🔧 Technical Details": "🔧 Détails Techniques", "📊 Statistical Analysis": "📊 Analyse statistique", "🌐 All Information": "🌐 Toutes les informations", "🏷️ Pre-trained Categories (Standard)": "🏷️ Catégories pré-formées (Standard)", "🎯 Custom Categories (Zero-shot)": "🎯 Catégories personnalisées (Zéro-shot)", "🛡️ Content Moderation & Safety": "🛡️ Modération de contenu et sécurité", "🏷️ General Image Tagging": "🏷️ Balisage général de l'image", "👤 People & Demographics": "👤 Personnes et démographie", "🎨 Creative & Media": "🎨 Créatif et Médias", "💼 Business & Commerce": "💼 Affaires & Commerce", "📎 Upload File": "📎 Charger un fichier", "🔗 Image URL": "🔗 URL de l'image", "🌐 Comprehensive Report": "🌐 Rapport complet" }