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Fix broken docs language links (#6323)

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Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>
Co-authored-by: pre-commit-ci[bot] <66853113+pre-commit-ci[bot]@users.noreply.github.com>
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Glenn Jocher 2023-11-13 21:31:52 +01:00 • committed by GitHub
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docs/pt/quickstart.md
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@ -88,7 +88,7 @@ Veja o arquivo [requirements.txt](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blo
## Use o Ultralytics com CLI
A interface de linha de comando (CLI) do Ultralytics permite comandos simples de uma única linha sem a necessidade de um ambiente Python. O CLI não requer personalização ou código Python. Você pode simplesmente rodar todas as tarefas do terminal com o comando `yolo`. Confira o [Guia CLI](../usage/cli.md) para aprender mais sobre o uso do YOLOv8 pela linha de comando.
A interface de linha de comando (CLI) do Ultralytics permite comandos simples de uma única linha sem a necessidade de um ambiente Python. O CLI não requer personalização ou código Python. Você pode simplesmente rodar todas as tarefas do terminal com o comando `yolo`. Confira o [Guia CLI](/../usage/cli.md) para aprender mais sobre o uso do YOLOv8 pela linha de comando.
!!! example
@ -102,7 +102,7 @@ A interface de linha de comando (CLI) do Ultralytics permite comandos simples de
MODO (obrigatório) é um entre [train, val, predict, export, track]
ARGUMENTOS (opcional) são qualquer número de pares personalizados 'arg=valor' como 'imgsz=320' que substituem os padrões.
```
Veja todos os ARGUMENTOS no guia completo de [Configuração](../usage/cfg.md) ou com `yolo cfg`
Veja todos os ARGUMENTOS no guia completo de [Configuração](/../usage/cfg.md) ou com `yolo cfg`
=== "Train"
@ -152,13 +152,13 @@ A interface de linha de comando (CLI) do Ultralytics permite comandos simples de
- `yolo predict model yolov8n.pt imgsz 640 conf 0.25` &nbsp; ❌
- `yolo predict --model yolov8n.pt --imgsz 640 --conf 0.25` &nbsp; ❌
[Guia CLI](../usage/cli.md){ .md-button .md-button--primary}
[Guia CLI](/../usage/cli.md){ .md-button .md-button--primary}
## Use o Ultralytics com Python
A interface Python do YOLOv8 permite uma integração tranquila em seus projetos Python, tornando fácil carregar, executar e processar a saída do modelo. Projetada com simplicidade e facilidade de uso em mente, a interface Python permite que os usuários implementem rapidamente detecção de objetos, segmentação e classificação em seus projetos. Isto torna a interface Python do YOLOv8 uma ferramenta inestimável para qualquer pessoa buscando incorporar essas funcionalidades em seus projetos Python.
Por exemplo, os usuários podem carregar um modelo, treiná-lo, avaliar o seu desempenho em um conjunto de validação e até exportá-lo para o formato ONNX com apenas algumas linhas de código. Confira o [Guia Python](../usage/python.md) para aprender mais sobre o uso do YOLOv8 dentro dos seus projetos Python.
Por exemplo, os usuários podem carregar um modelo, treiná-lo, avaliar o seu desempenho em um conjunto de validação e até exportá-lo para o formato ONNX com apenas algumas linhas de código. Confira o [Guia Python](/../usage/python.md) para aprender mais sobre o uso do YOLOv8 dentro dos seus projetos Python.
!!! example
@ -184,4 +184,4 @@ Por exemplo, os usuários podem carregar um modelo, treiná-lo, avaliar o seu de
success = model.export(format='onnx')
```
[Guia Python](../usage/python.md){.md-button .md-button--primary}
[Guia Python](/../usage/python.md){.md-button .md-button--primary}