initial commit

.gitignore

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+.python-version

README.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
-title: Translation
-emoji: 📉
+title: Ko-En Translation
+emoji: 💬
 colorFrom: gray
 colorTo: blue
 sdk: streamlit

app.py

@@ -0,0 +1,72 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+import numpy as np
+import streamlit as st
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
+
+
+st.set_page_config(
+    page_title="번역기", layout="wide", initial_sidebar_state="expanded"
+)
+
+@st.cache
+def load_model(model_name):
+    model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
+    return model
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("QuoQA-NLP/KE-T5-Ko2En-Base")
+ko2en_model = load_model("QuoQA-NLP/KE-T5-Ko2En-Base")
+en2ko_model = load_model("QuoQA-NLP/KE-T5-En2Ko-Base")
+
+
+st.title("🤖 번역기")
+st.write("좌측에 번역 모드를 선택하고, CTRL+Enter(CMD+Enter)를 누르세요 🤗")
+st.write("Select Translation Mode at the left and press CTRL+Enter(CMD+Enter)🤗")
+
+translation_list = ["한국어에서 영어 | Korean to English", "영어에서 한국어 | English to Korean"]
+translation_mode = st.sidebar.radio("번역 모드를 선택(Translation Mode):", translation_list)
+
+
+default_value = "프로젝트 가치가 미화 1백만 달러 이상인 공공 파트너가 시작한 PPP 프로젝트에 대해 2단계 입찰이 실시됩니다. 입찰을 전자 방식으로 진행하는 것이 허용됩니다. (즉, 신청서 및 입찰 제안의 전자 제출). COVID-19 전염병과 그에 따른 여행 제한으로 인해 오늘날에는 일반적인 관행이 되었습니다."
+src_text = st.text_area(
+    "번역하고 싶은 문장을 입력하세요:",
+    default_value,
+    height=100,
+    max_chars=200,
+)
+print(src_text)
+
+
+
+if src_text == "":
+    st.warning("Please **enter text** for translation")
+
+# translate into english sentence
+if translation_mode == translation_list[0]:
+    model = ko2en_model
+else: 
+    model = en2ko_model
+
+translation_result = model.generate(
+    **tokenizer(
+        src_text,
+        return_tensors="pt",
+        padding="max_length",
+        truncation=True,
+        max_length=64,
+    ),
+    max_length=64,
+    num_beams=5,
+    repetition_penalty=1.3,
+    no_repeat_ngram_size=3,
+    num_return_sequences=1,
+)
+translation_result = tokenizer.decode(
+    translation_result[0],
+    clean_up_tokenization_spaces=True,
+    skip_special_tokens=True,
+)
+
+print(f"{src_text} -> {translation_result}")
+
+st.write(translation_result)
+print(translation_result)

requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+transformers
+streamlit
+torch
+numpy