import gradio as gr from transformers import pipeline # Загружаем модели для анализа тональности, суммаризации текста, генерации подписей к изображениям, ответов на вопросы, перевода текста, определения эмоций и автодополнения кода sentiment_pipeline = pipeline("sentiment-analysis") summarization_pipeline = pipeline("summarization") image_captioning_pipeline = pipeline("image-to-text") qa_pipeline = pipeline("question-answering") translation_pipeline = pipeline("translation_en_to_ru", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru") emotion_pipeline = pipeline("text-classification", model="bhadresh-savani/distilbert-base-uncased-emotion") code_completion_pipeline = pipeline("text-generation", model="Salesforce/codegen-350M-mono") # Функция для анализа тональности текста def analyze_sentiment(text): result = sentiment_pipeline(text)[0] return f"Label: {result['label']}, Confidence: {result['score']:.4f}" # Функция для суммаризации текста def summarize_text(text): result = summarization_pipeline(text, max_length=50, min_length=25, do_sample=False) return result[0]['summary_text'] # Функция для генерации подписи к изображению def generate_caption(image): result = image_captioning_pipeline(image) return result[0]['generated_text'] # Функция для ответов на вопросы def answer_question(context, question): result = qa_pipeline(question=question, context=context) return f"Answer: {result['answer']}, Confidence: {result['score']:.4f}" # Функция для перевода текста def translate_text(text): result = translation_pipeline(text) return result[0]['translation_text'] # Функция для определения эмоций def detect_emotion(text): result = emotion_pipeline(text)[0] return f"Emotion: {result['label']}, Confidence: {result['score']:.4f}" # Функция для автодополнения кода def complete_code(code): result = code_completion_pipeline(code, max_length=50, num_return_sequences=1) return result[0]['generated_text'] # Примеры текстов для анализа тональности sentiment_examples = [ "I love programming, it's so much fun!", "This movie was terrible, I hated it.", "The weather is nice today.", "I feel so frustrated with this project.", "Gradio is an amazing tool for building ML demos!" ] # Примеры текстов для суммаризации summarization_examples = [ "Gradio is a powerful tool for building machine learning demos. It allows developers to quickly create interactive interfaces for their models.", "The weather today is sunny with a slight breeze. It's a perfect day to go outside and enjoy nature.", "Artificial intelligence is transforming industries by automating tasks and providing insights from large datasets." ] # Примеры изображений для генерации подписей image_examples = [ "https://a.d-cd.net/b977306s-1920.jpg", # Пример 1 "https://i.pinimg.com/originals/ba/bd/6d/babd6d37eb2dd965c7f1dfb516d54094.jpg", # Пример 2 "https://get.wallhere.com/photo/sea-bay-water-beach-coast-swimming-pool-resort-island-lagoon-Caribbean-vacation-estate-leisure-ocean-tropics-2560x1440-px-geographical-feature-atoll-554636.jpg" # Пример 3 ] # Примеры для ответов на вопросы qa_examples = [ ["Gradio is a Python library for building machine learning demos. It allows developers to quickly create interactive interfaces for their models.", "What is Gradio?"], ["The weather today is sunny with a slight breeze. It's a perfect day to go outside and enjoy nature.", "What is the weather like today?"], ["Artificial intelligence is transforming industries by automating tasks and providing insights from large datasets.", "How is AI transforming industries?"] ] # Примеры текстов для перевода translation_examples = [ "Hello, how are you?", "I love machine learning and artificial intelligence.", "The weather is beautiful today." ] # Примеры текстов для определения эмоций emotion_examples = [ "I am so happy today!", "I feel really sad about what happened.", "This situation makes me angry.", "I am scared of the dark.", "I am surprised by the results." ] # Примеры кода для автодополнения code_examples = [ "def factorial(n):", "import numpy as np", "for i in range(10):" ] # Создаем интерфейс Gradio с вкладками with gr.Blocks() as demo: with gr.Tab("Sentiment Analysis"): gr.Interface( fn=analyze_sentiment, inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Введите текст для анализа тональности..."), outputs="text", title="Анализ тональности текста", description="Введите текст, чтобы определить его тональность.", examples=sentiment_examples, examples_per_page=3 ) with gr.Tab("Text Summarization"): gr.Interface( fn=summarize_text, inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="Введите текст для суммаризации..."), outputs="text", title="Суммаризация текста", description="Введите текст, чтобы получить его краткое содержание.", examples=summarization_examples, examples_per_page=2 ) with gr.Tab("Image Captioning"): gr.Interface( fn=generate_caption, inputs=gr.Image(type="pil", label="Загрузите изображение"), outputs="text", title="Генерация подписи к изображению", description="Загрузите изображение, чтобы сгенерировать его описание.", examples=image_examples, examples_per_page=2 ) with gr.Tab("Question Answering"): gr.Interface( fn=answer_question, inputs=[ gr.Textbox(lines=5, placeholder="Введите контекст..."), gr.Textbox(lines=2, placeholder="Введите вопрос...") ], outputs="text", title="Ответы на вопросы", description="Введите контекст и вопрос, чтобы получить ответ.", examples=qa_examples, examples_per_page=2 ) with gr.Tab("Language Translation"): gr.Interface( fn=translate_text, inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Введите текст на английском..."), outputs="text", title="Перевод текста (английский → русский)", description="Введите текст на английском, чтобы перевести его на русский.", examples=translation_examples, examples_per_page=2 ) with gr.Tab("Emotion Detection"): gr.Interface( fn=detect_emotion, inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Введите текст для определения эмоции..."), outputs="text", title="Определение эмоций", description="Введите текст, чтобы определить эмоцию.", examples=emotion_examples, examples_per_page=2 ) with gr.Tab("Code Completion"): gr.Interface( fn=complete_code, inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="Введите начало кода..."), outputs="text", title="Автодополнение кода", description="Введите начало кода, чтобы получить его продолжение.", examples=code_examples, examples_per_page=2 ) # Запускаем интерфейс demo.launch()