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  1. Dockerfile +20 -0
  2. main.py +97 -0
  3. pictogram_vocab.json +4034 -0
  4. requirements.txt +10 -0
Dockerfile ADDED
@@ -0,0 +1,20 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # Step 1: Use an official Python runtime as a parent image
2
+ FROM python:3.9-slim
3
+
4
+ # Step 2: Set the working directory
5
+ WORKDIR /app
6
+
7
+ # Step 3: Copy the requirements file into the container
8
+ COPY requirements.txt /app/
9
+
10
+ # Step 4: Install any dependencies
11
+ RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
12
+
13
+ # Step 5: Copy the rest of the application code
14
+ COPY . /app/
15
+
16
+ # Step 6: Expose the port that FastAPI will run on
17
+ EXPOSE 8000
18
+
19
+ # Step 7: Command to run the FastAPI app using Uvicorn
20
+ CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
main.py ADDED
@@ -0,0 +1,97 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ from PIL import Image
2
+ from fastapi import FastAPI
3
+ from pydantic import BaseModel
4
+ from transformers import MBartForConditionalGeneration, MBartTokenizerFast
5
+ import torch
6
+ import requests, json, base64
7
+ from io import BytesIO
8
+
9
+ # Define the input schema
10
+ class TranslationRequest(BaseModel):
11
+ src: str
12
+ language: str
13
+
14
+ # Initialize FastAPI app
15
+ app = FastAPI()
16
+
17
+ # Load the model and tokenizer
18
+ model_path = "feedlight42/mbart25-text2picto"
19
+ device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
20
+
21
+ model = MBartForConditionalGeneration.from_pretrained(model_path)
22
+ tokenizer = MBartTokenizerFast.from_pretrained(model_path)
23
+ model = model.to(device)
24
+
25
+ # Load the pictogram dictionary from the JSON file
26
+ with open('pictogram_vocab.json', 'r') as f:
27
+ pictogram_dict = json.load(f)
28
+
29
+ # Fetch a pictogram image from the ARASAAC API
30
+ def fetch_pictogram(picto_id):
31
+ url = f"https://api.arasaac.org/v1/pictograms/{picto_id}"
32
+ response = requests.get(url)
33
+ return Image.open(BytesIO(response.content))
34
+
35
+ # Generate an image from a sequence of pictogram IDs
36
+ def create_pictogram_image(pictogram_ids):
37
+ pictogram_images = []
38
+ for picto_id in pictogram_ids:
39
+ picto_image = fetch_pictogram(picto_id)
40
+ if picto_image:
41
+ pictogram_images.append(picto_image)
42
+
43
+ # Concatenate all pictogram images
44
+ widths, heights = zip(*(i.size for i in pictogram_images))
45
+ total_width = sum(widths)
46
+ max_height = max(heights)
47
+
48
+ final_image = Image.new('RGB', (total_width, max_height))
49
+ x_offset = 0
50
+ for img in pictogram_images:
51
+ final_image.paste(img, (x_offset, 0))
52
+ x_offset += img.size[0]
53
+
54
+ return final_image
55
+
56
+
57
+ @app.post("/translate")
58
+ def translate(request: TranslationRequest):
59
+ """
60
+ Translate text to target language and generate pictogram tokens.
61
+ """
62
+ inputs = tokenizer(request.src, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to(device)
63
+
64
+ # Generate translation
65
+ translated_tokens = model.generate(**inputs)
66
+ tgt_sentence = tokenizer.decode(translated_tokens[0], skip_special_tokens=True)
67
+
68
+ # Process the translated sentence and map words to pictograms
69
+ words = tgt_sentence.split() # Split sentence into words
70
+ pictogram_ids = [pictogram_dict.get(word.lower(), None) for word in words]
71
+ pictogram_ids = [picto_id for picto_id in pictogram_ids if picto_id is not None] # Remove None values
72
+
73
+ # Check if there are pictogram IDs
74
+ if pictogram_ids:
75
+ # Generate the pictogram image
76
+ final_image = create_pictogram_image(pictogram_ids)
77
+
78
+ # Convert image to base64
79
+ img_byte_arr = BytesIO()
80
+ final_image.save(img_byte_arr, format='PNG')
81
+ img_byte_arr.seek(0)
82
+ encoded_image = base64.b64encode(img_byte_arr.read()).decode('utf-8')
83
+
84
+ return {
85
+ "src": request.src,
86
+ "tgt": tgt_sentence,
87
+ "pictograms": pictogram_ids,
88
+ "image_base64": encoded_image
89
+ }
90
+ else:
91
+ # Return a response without an image if no pictogram IDs are found
92
+ return {
93
+ "src": request.src,
94
+ "tgt": tgt_sentence,
95
+ "pictograms": pictogram_ids,
96
+ "image_base64": None # No image if no pictograms were found
97
+ }
pictogram_vocab.json ADDED
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+ "chagriner": 35551,
430
+ "guerre": 12256,
431
+ "saison": 5464,
432
+ "produire": 11698,
433
+ "réécrire": 34792,
434
+ "écouler": 15347,
435
+ "trois": 2629,
436
+ "boîte_à_bijoux": 37930,
437
+ "cheminée": 8072,
438
+ "fluo": 26753,
439
+ "donner_naissance": 31959,
440
+ "feu": 4654,
441
+ "être_humain": 34557,
442
+ "illuminer": 34535,
443
+ "paradis": 25948,
444
+ "descendre": 6053,
445
+ "fois": 27385,
446
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447
+ "réanimer": 9024,
448
+ "enseignement_artistique": 11245,
449
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450
+ "changer": 37360,
451
+ "corps": 17022,
452
+ "peinture": 4870,
453
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454
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456
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457
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458
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459
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460
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462
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463
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465
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466
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467
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468
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469
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470
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471
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472
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473
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474
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477
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478
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479
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480
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481
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482
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483
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484
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486
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487
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489
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493
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495
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498
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499
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500
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501
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+ "tolérance": 33002,
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+ "vie_privée": 25702,
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1924
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1999
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3135
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3136
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3730
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3876
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