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  1. app.py +11 -8
app.py CHANGED
@@ -3,19 +3,21 @@ from transformers import pipeline
3
  from PIL import Image
4
 
5
  st.sidebar.header("**Instructions**")
6
- st.sidebar.markdown("Démonstrateur du modèle [QAmembert](https://huggingface.co/CATIE-AQ/QAmembert) entraîné sur plus de 220 000 questions/réponses en français. Le modèle est capable d'indiquer si la réponse se situe ou non dans le texte de contexte fourni. Pour l'essayer, renseignez un texte et une question à propos de celui-ci. Appuyer sur le bouton « Appliquer le modèle » pour observer la réponse trouvée par le modèle.")
 
7
  st.sidebar.markdown("---")
8
  st.sidebar.markdown("Ce modèle a été entraîné via la plateforme [*Vaniila*](https://www.vaniila.ai/) du [CATIE](https://www.catie.fr/).")
9
 
10
  image_path = 'Vaniila.png'
11
  image = Image.open(image_path)
12
 
13
- st.sidebar.image(image, caption=None, width=None, use_column_width=None, clamp=False, channels="RGB", output_format="auto")
14
-
15
  @st.cache_resource
16
- def load_model():
17
- return pipeline('question-answering', model='CATIE-AQ/QAmembert', tokenizer='CATIE-AQ/QAmembert')
18
-
 
 
 
19
  def results():
20
  col1, col2, col3 = st.columns(3)
21
  if col2.button('Appliquer le modèle'):
@@ -33,8 +35,9 @@ def results():
33
  pass
34
 
35
 
36
- st.markdown("<h1 style='text-align: center'>QAmembert", unsafe_allow_html=True)
37
- model = load_model()
 
38
 
39
  option = st.selectbox(
40
  'Choix du mode',
 
3
  from PIL import Image
4
 
5
  st.sidebar.header("**Instructions**")
6
+ st.sidebar.markdown("Démonstrateur du modèle [QAmembert](https://huggingface.co/CATIE-AQ/QAmembert) entraîné sur plus de 220 000 contextes/questions/réponses en français. Le modèle est capable d'indiquer si la réponse se situe ou non dans le texte fourni. Il est disponible en version *base* (110M de paramètres) et *large* (335M de paramètres). Pour l'essayer, sélectionnez la version de votre choix ci-dessous, puis renseignez un texte et une question à propos de celui-ci. Enfin appuyez sur le bouton « Appliquer le modèle » pour observer la réponse trouvée par le modèle.")
7
+ version = st.sidebar.radio("Choix de la version du modèle :", ["version base", "version large"])
8
  st.sidebar.markdown("---")
9
  st.sidebar.markdown("Ce modèle a été entraîné via la plateforme [*Vaniila*](https://www.vaniila.ai/) du [CATIE](https://www.catie.fr/).")
10
 
11
  image_path = 'Vaniila.png'
12
  image = Image.open(image_path)
13
 
 
 
14
  @st.cache_resource
15
+ def load_model(version):
16
+ if version == "version base":
17
+ return pipeline('question-answering', model='CATIE-AQ/QAmembert', tokenizer='CATIE-AQ/QAmembert')
18
+ else:
19
+ return pipeline('question-answering', model='CATIE-AQ/QAmembert-large', tokenizer='CATIE-AQ/QAmembert-large')
20
+
21
  def results():
22
  col1, col2, col3 = st.columns(3)
23
  if col2.button('Appliquer le modèle'):
 
35
  pass
36
 
37
 
38
+ st.markdown("<h2 style='text-align: center'>QAmembert", unsafe_allow_html=True)
39
+ st.markdown("<h4 style='text-align: center'>"+version, unsafe_allow_html=True)
40
+ model = load_model(version)
41
 
42
  option = st.selectbox(
43
  'Choix du mode',