Spaces:
Sleeping
Sleeping
Upload app.py
Browse files
app.py
ADDED
@@ -0,0 +1,113 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
import streamlit as st
|
2 |
+
import pandas as pd
|
3 |
+
|
4 |
+
|
5 |
+
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
|
6 |
+
|
7 |
+
|
8 |
+
# Настройка конфигурации страницы Streamlit
|
9 |
+
st.set_page_config(
|
10 |
+
page_title="Generate reviews",
|
11 |
+
initial_sidebar_state="expanded"
|
12 |
+
)
|
13 |
+
|
14 |
+
# Заголовок приложения
|
15 |
+
st.title("Генератор отзывов на основе ИИ")
|
16 |
+
st.write("Создайте уникальные текстовые отзывы о различных местах на основе категорий, рейтинга и ключевых слов.")
|
17 |
+
st.sidebar.title("Параметры генерации")
|
18 |
+
|
19 |
+
# Загрузка модели и токенизатора
|
20 |
+
# @st.cache_data()
|
21 |
+
@st.cache_resource
|
22 |
+
def get_model():
|
23 |
+
# Загрузка модели
|
24 |
+
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('model')
|
25 |
+
# Загрузка токенизатора
|
26 |
+
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('model')
|
27 |
+
return model, tokenizer
|
28 |
+
|
29 |
+
|
30 |
+
# Генерация отзыва
|
31 |
+
def gen_review(input_text, model, tokenizer, params):
|
32 |
+
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
|
33 |
+
output = model.generate(
|
34 |
+
input_ids,
|
35 |
+
max_length=params['max_length'],
|
36 |
+
num_return_sequences=params['num_return_sequences'],
|
37 |
+
no_repeat_ngram_size=params['no_repeat_ngram_size'],
|
38 |
+
do_sample=params['do_sample'],
|
39 |
+
top_p=params['top_p'],
|
40 |
+
top_k=params['top_k'],
|
41 |
+
temperature=params['temperature'],
|
42 |
+
eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
|
43 |
+
)
|
44 |
+
return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
|
45 |
+
|
46 |
+
|
47 |
+
def capitalize_and_punctuate(text):
|
48 |
+
# Извлекаем часть текста после последнего двоеточия
|
49 |
+
text = text.split(":")[-1].strip()
|
50 |
+
|
51 |
+
# Разделяем текст на предложения по общим знакам препинания
|
52 |
+
sentences = []
|
53 |
+
current_sentence = []
|
54 |
+
for char in text:
|
55 |
+
current_sentence.append(char)
|
56 |
+
# Если встречаем знак конца предложения, добавляем его в список предложений
|
57 |
+
if char in '.!?':
|
58 |
+
sentences.append(''.join(current_sentence).strip())
|
59 |
+
current_sentence = []
|
60 |
+
|
61 |
+
# Если остался текст, добавляем его как последнее предложение
|
62 |
+
if current_sentence:
|
63 |
+
sentences.append(''.join(current_sentence).strip())
|
64 |
+
|
65 |
+
# Обрабатываем каждое предложение, чтобы сделать первую букву заглавной
|
66 |
+
corrected_sentences = []
|
67 |
+
for sentence in sentences:
|
68 |
+
if sentence:
|
69 |
+
# Делаем первую букву заглавной и добавляем точку в конце, если её нет
|
70 |
+
corrected_sentence = sentence[0].upper() + sentence[1:]
|
71 |
+
if not corrected_sentence.endswith('.'):
|
72 |
+
corrected_sentence += '.'
|
73 |
+
corrected_sentences.append(corrected_sentence)
|
74 |
+
|
75 |
+
# Объединяем все исправленные предложения в финальный текст
|
76 |
+
final_text = ' '.join(corrected_sentences)
|
77 |
+
return final_text
|
78 |
+
|
79 |
+
|
80 |
+
# Главная функция
|
81 |
+
def main():
|
82 |
+
# Загружаем модель и токенизатор
|
83 |
+
model, tokenizer = get_model()
|
84 |
+
if 'btn_predict' not in st.session_state:
|
85 |
+
st.session_state['btn_predict'] = False
|
86 |
+
|
87 |
+
# Параметры генерации
|
88 |
+
params = {}
|
89 |
+
params['max_length'] = st.sidebar.slider('Максимальная длина', min_value=50, max_value=300, value=200)
|
90 |
+
params['num_return_sequences'] = st.sidebar.number_input('Количество ответов', min_value=1, max_value=10, value=1)
|
91 |
+
params['no_repeat_ngram_size'] = st.sidebar.number_input('Размер n-грамм без повтора', min_value=1, max_value=20, value=2)
|
92 |
+
params['do_sample'] = st.sidebar.checkbox('Использовать случайную выборку', value=True)
|
93 |
+
params['top_p'] = st.sidebar.slider('Вероятность отбора (Top-p)', min_value=0.01, max_value=1.00, step=0.05, value=0.95)
|
94 |
+
params['top_k'] = st.sidebar.number_input('Топ-k отбор', min_value=1, max_value=100, value=60)
|
95 |
+
params['temperature'] = st.sidebar.slider('Температура', min_value=0.01, max_value=2.00, step=0.05, value=0.90)
|
96 |
+
|
97 |
+
category = st.text_input("Категория:", value="Кондитерская")
|
98 |
+
rating = st.slider("Рейтинг", 1, 5, 1)
|
99 |
+
key_words = st.text_input("Ключевые слова", value="десерт, торт, цена")
|
100 |
+
|
101 |
+
# Ввод новых параметров
|
102 |
+
input_text = f"Категория: {category}; Рейтинг: {rating}; Ключевые слова: {key_words} -> Отзыв:"
|
103 |
+
|
104 |
+
if st.button('Generate'):
|
105 |
+
with st.spinner('Генерация отзыва...'):
|
106 |
+
generated_text = gen_review(input_text, model, tokenizer, params)
|
107 |
+
generated_text = capitalize_and_punctuate(generated_text)
|
108 |
+
st.success("Готово!")
|
109 |
+
st.text(generated_text)
|
110 |
+
|
111 |
+
|
112 |
+
if __name__ == "__main__":
|
113 |
+
main()
|