Upload app.py

app.py

@@ -0,0 +1,103 @@
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+
+
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+
+# Настройка конфигурации страницы Streamlit
+st.set_page_config(
+    page_title="Generate reviews",
+    initial_sidebar_state="expanded"
+)
+
+# Заголовок приложения
+st.title("Генератор отзывов на основе ИИ")
+st.write("Создайте уникальные текстовые отзывы о различных местах на основе категорий, рейтинга и ключевых слов.")
+
+
+# Загрузка модели и токенизатора
+# @st.cache_data()
+@st.cache_resource
+def get_model():
+    # Загрузка модели
+    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('model')
+    # Загрузка токенизатора
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('model')
+    return model, tokenizer
+
+
+# Генерация отзыва
+def gen_review(input_text):
+    model, tokenizer = get_model()
+    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
+    output = model.generate(
+        input_ids,
+        max_length=200,
+        num_return_sequences=1,
+        no_repeat_ngram_size=2,
+        do_sample=True,
+        top_p=0.95,
+        top_k=60,
+        temperature=0.9,
+        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
+    )
+    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
+
+
+def capitalize_and_punctuate(text):
+    # Извлекаем часть текста после последнего двоеточия
+    text = text.split(":")[-1].strip()
+    
+    # Разделяем текст на предложения по общим знакам препинания
+    sentences = []
+    current_sentence = []
+    for char in text:
+        current_sentence.append(char)
+        # Если встречаем знак конца предложения, добавляем его в список предложений
+        if char in '.!?':
+            sentences.append(''.join(current_sentence).strip())
+            current_sentence = []
+    
+    # Если остался текст, добавляем его как последнее предложение
+    if current_sentence:
+        sentences.append(''.join(current_sentence).strip())
+
+    # Обрабатываем каждое предложение, чтобы сделать первую букву заглавной
+    corrected_sentences = []
+    for sentence in sentences:
+        if sentence:
+            # Делаем первую букву заглавной и добавляем точку в конце, если её нет
+            corrected_sentence = sentence[0].upper() + sentence[1:]
+            if not corrected_sentence.endswith('.'):
+                corrected_sentence += '.'
+            corrected_sentences.append(corrected_sentence)
+
+    # Объединяем все исправленные предложения в финальный текст
+    final_text = ' '.join(corrected_sentences)
+    return final_text
+
+
+# Главная функция
+def main():
+    
+    if 'btn_predict' not in st.session_state:
+        st.session_state['btn_predict'] = False
+
+    category = st.text_input("Категория:", value="Кондитерская")
+    rating = st.slider("Рейтинг", 1, 5, 1)
+    key_words = st.text_input("Ключевые слова", value="десерт, торт, цена")
+
+    # Ввод новых параметров
+    input_text = f"Категория: {category}; Рейтинг: {rating}; Ключевые слова: {key_words} -> Отзыв:"
+
+    if st.button('Generate'):
+        with st.spinner('Генерация отзыва...'):
+            generated_text = gen_review(input_text)
+            generated_text = capitalize_and_punctuate(generated_text)        
+        st.success("Готово!")
+        st.text(generated_text)
+
+
+if __name__ == "__main__":    
+    main()