Spaces:
Runtime error
Runtime error
Update app.py
Browse files
app.py
CHANGED
@@ -1,13 +1,14 @@
|
|
1 |
import gradio as gr
|
2 |
from transformers import pipeline
|
3 |
|
4 |
-
# Загружаем модели для анализа тональности, суммаризации текста, генерации подписей к изображениям, ответов на вопросы, перевода
|
5 |
sentiment_pipeline = pipeline("sentiment-analysis")
|
6 |
summarization_pipeline = pipeline("summarization")
|
7 |
image_captioning_pipeline = pipeline("image-to-text")
|
8 |
qa_pipeline = pipeline("question-answering")
|
9 |
translation_pipeline = pipeline("translation_en_to_ru", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru")
|
10 |
emotion_pipeline = pipeline("text-classification", model="bhadresh-savani/distilbert-base-uncased-emotion")
|
|
|
11 |
|
12 |
# Функция для анализа тональности текста
|
13 |
def analyze_sentiment(text):
|
@@ -39,6 +40,11 @@ def detect_emotion(text):
|
|
39 |
result = emotion_pipeline(text)[0]
|
40 |
return f"Emotion: {result['label']}, Confidence: {result['score']:.4f}"
|
41 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
42 |
# Примеры текстов для анализа тональности
|
43 |
sentiment_examples = [
|
44 |
"I love programming, it's so much fun!",
|
@@ -85,6 +91,13 @@ emotion_examples = [
|
|
85 |
"I am surprised by the results."
|
86 |
]
|
87 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
88 |
# Создаем интерфейс Gradio с вкладками
|
89 |
with gr.Blocks() as demo:
|
90 |
with gr.Tab("Sentiment Analysis"):
|
@@ -150,6 +163,16 @@ with gr.Blocks() as demo:
|
|
150 |
examples=emotion_examples,
|
151 |
examples_per_page=2
|
152 |
)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
153 |
|
154 |
# Запускаем интерфейс
|
155 |
demo.launch()
|
|
|
1 |
import gradio as gr
|
2 |
from transformers import pipeline
|
3 |
|
4 |
+
# Загружаем модели для анализа тональности, суммаризации текста, генерации подписей к изображениям, ответов на вопросы, перевода текста, определения эмоций и автодополнения кода
|
5 |
sentiment_pipeline = pipeline("sentiment-analysis")
|
6 |
summarization_pipeline = pipeline("summarization")
|
7 |
image_captioning_pipeline = pipeline("image-to-text")
|
8 |
qa_pipeline = pipeline("question-answering")
|
9 |
translation_pipeline = pipeline("translation_en_to_ru", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru")
|
10 |
emotion_pipeline = pipeline("text-classification", model="bhadresh-savani/distilbert-base-uncased-emotion")
|
11 |
+
code_completion_pipeline = pipeline("text-generation", model="Salesforce/codegen-350M-mono")
|
12 |
|
13 |
# Функция для анализа тональности текста
|
14 |
def analyze_sentiment(text):
|
|
|
40 |
result = emotion_pipeline(text)[0]
|
41 |
return f"Emotion: {result['label']}, Confidence: {result['score']:.4f}"
|
42 |
|
43 |
+
# Функция для автодополнения кода
|
44 |
+
def complete_code(code):
|
45 |
+
result = code_completion_pipeline(code, max_length=50, num_return_sequences=1)
|
46 |
+
return result[0]['generated_text']
|
47 |
+
|
48 |
# Примеры текстов для анализа тональности
|
49 |
sentiment_examples = [
|
50 |
"I love programming, it's so much fun!",
|
|
|
91 |
"I am surprised by the results."
|
92 |
]
|
93 |
|
94 |
+
# Примеры кода для автодополнения
|
95 |
+
code_examples = [
|
96 |
+
"def factorial(n):",
|
97 |
+
"import numpy as np",
|
98 |
+
"for i in range(10):"
|
99 |
+
]
|
100 |
+
|
101 |
# Создаем интерфейс Gradio с вкладками
|
102 |
with gr.Blocks() as demo:
|
103 |
with gr.Tab("Sentiment Analysis"):
|
|
|
163 |
examples=emotion_examples,
|
164 |
examples_per_page=2
|
165 |
)
|
166 |
+
with gr.Tab("Code Completion"):
|
167 |
+
gr.Interface(
|
168 |
+
fn=complete_code,
|
169 |
+
inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="Введите начало кода..."),
|
170 |
+
outputs="text",
|
171 |
+
title="Автодополнение кода",
|
172 |
+
description="Введите начало кода, чтобы получить его продолжение.",
|
173 |
+
examples=code_examples,
|
174 |
+
examples_per_page=2
|
175 |
+
)
|
176 |
|
177 |
# Запускаем интерфейс
|
178 |
demo.launch()
|