# SOME DESCRIPTIVE TITLE.
# Copyright (C) 2023, Xorbits Inc.
# This file is distributed under the same license as the Xinference package.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2024.
#
#, fuzzy
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msgstr ""
"Project-Id-Version:  Xinference\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2026-07-17 15:37+0800\n"
"PO-Revision-Date: YEAR-MO-DA HO:MI+ZONE\n"
"Last-Translator: FULL NAME <EMAIL@ADDRESS>\n"
"Language: pt_BR\n"
"Language-Team: pt_BR <LL@li.org>\n"
"Plural-Forms: nplurals=1; plural=0;\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=utf-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Generated-By: Babel 2.18.0\n"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:5
msgid "Embeddings"
msgstr "Embedding"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:8
msgid "Learn how to create text embeddings in Xinference."
msgstr "Aprenda como criar embeddings de texto no Xinference."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:12
msgid "Introduction"
msgstr "Introdução"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:14
msgid ""
"Text embeddings are used to quantify how related different pieces of text"
" are. They can be used in various applications including search, "
"clustering, recommendations, anomaly detection, diversity measurement, "
"and classification."
msgstr ""
"Embeddings de texto são usados para quantificar a correlação entre "
"diferentes textos. Eles podem ser aplicados em diversas aplicações, "
"incluindo busca, agrupamento, recomendação, detecção de anomalias, "
"métricas de diversidade e classificação."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:17
msgid ""
"An embedding is a vector of floating point numbers. The proximity between"
" two vectors serves as an indicator of their similarity. Less distance "
"implies a higher correlation, while a larger distance indicates reduced "
"correlation."
msgstr ""
"Embeddings são vetores de números de ponto flutuante. A proximidade entre"
" dois vetores pode ser usada como um indicador de sua similaridade. "
"Quanto menor a distância, maior a correlação; quanto maior a distância, "
"menor a correlação."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:20
msgid ""
"Embedding models in Xinference can be invoked through the Embeddings API "
"to create embeddings. The Embeddings API mimics OpenAI's `create "
"embeddings API <https://platform.openai.com/docs/api-"
"reference/embeddings/create>`_."
msgstr ""
"Modelos de incorporação podem ser chamados através da API de Embeddings "
"no Xinference para criar embeddings. A API de Embeddings imita a `create "
"embeddings API <https://platform.openai.com/docs/api-"
"reference/embeddings/create>`_ do OpenAI."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:27
msgid "API ENDPOINT"
msgstr "API endpoint"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:28
msgid "OpenAI-compatible ENDPOINT"
msgstr "Endpoint compatível com a OpenAI"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:30
msgid "Embeddings API"
msgstr "API de Embeddings"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:31
msgid "/v1/embeddings"
msgstr "/v1/embeddings"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:35
msgid "Supported models"
msgstr "Lista de modelos suportados"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:37
msgid ""
"You can examine all the :ref:`builtin embedding models in Xinference "
"<models_embedding_index>`."
msgstr ""
"Você pode visualizar todos os modelos de incorporação integrados do "
":ref:`Xinference <models_embedding_index>`."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:40
msgid "Embedding engines"
msgstr "Mecanismos de embedding"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:42
msgid ""
"When launching an embedding model, you can pick the serving engine with "
"the ``model_engine`` parameter (``--model-engine`` on the command line):"
msgstr ""
"Ao inicializar um modelo de embedding, é possível escolher o mecanismo de"
" serviço com o parâmetro ``model_engine`` (``--model-engine`` na linha de"
" comando):"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:45
msgid ""
"``sentence_transformers``: the default engine, available for all "
"embedding models."
msgstr ""
"``sentence_transformers``: o mecanismo padrão, disponível para todos os "
"modelos de embedding."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:47
msgid ""
"``vllm``: high-throughput serving for supported model families — "
"currently models whose names start with ``bge``, ``gte``, ``text2vec``, "
"``m3e``, ``Qwen3``, or ``bce`` (e.g. ``bce-embedding-base_v1``)."
msgstr ""
"``vllm``: serviço de alta vazão para as famílias de modelos suportadas — "
"atualmente, modelos cujos nomes começam com ``bge``, ``gte``, "
"``text2vec``, ``m3e``, ``Qwen3`` ou ``bce`` (por exemplo, ``bce-"
"embedding-base_v1``)."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:50
msgid ""
"``flag``: FlagEmbedding-based engine; also supports hybrid (sparse+dense)"
" output, see the FAQ below."
msgstr ""
"``flag``: mecanismo baseado em FlagEmbedding; também suporta saída "
"híbrida (esparsa+densa), consulte o FAQ abaixo."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:52
msgid "``llama.cpp``: serve GGUF-format embedding models."
msgstr "``llama.cpp``: serve modelos de embedding no formato GGUF."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:55
msgid "Truncating input"
msgstr "Truncando a entrada"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:57
msgid ""
"The Embeddings API accepts an optional ``truncate_prompt_tokens`` "
"parameter to cap the token length of each input before encoding:"
msgstr ""
"A API de Embeddings aceita um parâmetro opcional "
"``truncate_prompt_tokens`` para limitar o comprimento em tokens de cada "
"entrada antes da codificação:"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:60
msgid "unset / ``null``: no truncation."
msgstr "não definido / ``null``: sem truncamento."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:61
msgid "a positive integer ``N``: truncate each input to at most ``N`` tokens."
msgstr ""
"um inteiro positivo ``N``: trunca cada entrada para no máximo ``N`` "
"tokens."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:62
msgid "``-1``: truncate to the model's own maximum input length."
msgstr "``-1``: trunca para o comprimento máximo de entrada do próprio modelo."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:77
msgid "Quickstart"
msgstr "Início Rápido"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:79
msgid ""
"We can try Embeddings API out either via cURL, OpenAI Client, or "
"Xinference's python client:"
msgstr ""
"Podemos experimentar a API de Embeddings através do cURL, do OpenAI "
"Client ou do cliente Python do Xinference."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:140
msgid "FAQ"
msgstr "FAQ"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:143
msgid "Does the LLM in Xinference support Embeddings API?"
msgstr "O LLM suporta a API Embeddings em Xinference?"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:145
msgid ""
"No. Xinference doesn't provide embed API for LLMs due to considerations "
"of performance."
msgstr ""
"Não. O Xinference não fornece uma API de embedding para LLMs por "
"considerações de desempenho."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:149
msgid "Does Embeddings API provides integration method for LangChain?"
msgstr "A API Embeddings fornece métodos de integração com o LangChain?"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:151
msgid ""
"Yes, you can refer to the related sections in LangChain's respective "
"official Xinference documentation. Here is the link: `Text Embedding "
"Models: Xinference "
"<https://python.langchain.com/docs/integrations/text_embedding/xinference>`_"
msgstr ""
"Sim, você pode consultar a documentação oficial de Xinference na seção "
"relacionada ao LangChain. Aqui está o link: `Text Embedding Models: "
"Xinference "
"<https://python.langchain.com/docs/integrations/text_embedding/xinference>`_"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:156
msgid "Does Embeddings API support hrbrid model?"
msgstr "A API de Embeddings suporta modelos híbridos?"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:158
msgid ""
"Yes, you can use ``flag`` as the engine to deploy the model and call "
"Embeddings API by setting the extra parameter ``return_parse=True`` which"
" will return sparse vectors."
msgstr ""
"Sim, você pode usar ``flag`` como mecanismo para implantar o modelo e "
"chamar a API de Embeddings definindo o parâmetro extra "
"``return_parse=True``, que retornará vetores esparsos."

#~ msgid ""
#~ "You can find more examples of "
#~ "``embed`` ability in the tutorial "
#~ "notebook:"
#~ msgstr ""
#~ "Você pode encontrar mais exemplos sobre"
#~ " a capacidade de ``embed`` no caderno"
#~ " de tutorial."

#~ msgid "LangChain Streamlit Doc Chat"
#~ msgstr "Chat de documentos LangChain Streamlit"

#~ msgid "Learn from an example demonstrating how to use embed API via LangChain"
#~ msgstr ""
#~ "Aprenda a usar a API de embeddings"
#~ " com LangChain a partir de um "
#~ "exemplo."

