Emil25 commited on
Commit
0b93329
·
verified ·
1 Parent(s): 3ab3af0

Upload app.py

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. app.py +113 -0
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()