Hugging Face's logo

Spaces:
andgrt
/
doc-qa-demo-gradio
Runtime error

App Files Community
doc-qa-demo-gradio
File size: 3,332 Bytes 
abcdc69
 
 
 
 
fbf438c
abcdc69
 
 
 
fbf438c
abcdc69
 
 
 
 
 
 
 
 
fbf438c
 
abcdc69
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
 
import gradio as gr
from transformers import (
    AutoTokenizer,
    AutoModelForSeq2SeqLM,
    AutoProcessor,
    AutoModelForDocumentQuestionAnswering,
)
import torch
import pyttsx3


tokenizer_ru2en = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-ru-en")
model_ru2en = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-ru-en")

tokenizer_en2ru = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru")
model_en2ru = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru")

git_processor_base = AutoProcessor.from_pretrained(
    "andgrt/layoutlmv2-base-uncased_finetuned_docvqa"
)

git_model_base = AutoModelForDocumentQuestionAnswering.from_pretrained(
    "andgrt/layoutlmv2-base-uncased_finetuned_docvqa"
)

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
git_model_base.to(device)


engine = pyttsx3.init()


def translate_ru2en(text):
    inputs = tokenizer_ru2en(text, return_tensors="pt")
    outputs = model_ru2en.generate(**inputs)
    translated_text = tokenizer_ru2en.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return translated_text


def translate_en2ru(text):
    inputs = tokenizer_en2ru(text, return_tensors="pt")
    outputs = model_en2ru.generate(**inputs)
    translated_text = tokenizer_en2ru.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return translated_text


def generate_answer_git(processor, model, image, question):
    pixel_values = processor(images=image, return_tensors="pt").pixel_values.to(device)
    input_ids = processor(text=question, add_special_tokens=False).input_ids
    input_ids = [processor.tokenizer.cls_token_id] + input_ids
    input_ids = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0).to(device)

    generated_ids = model.generate(
        pixel_values=pixel_values, input_ids=input_ids, max_length=50
    )
    generated_answer = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
    return generated_answer[0]


def generate_answer(image, question):
    question_en = translate_ru2en(question)
    print(f"Вопрос на английском: {question_en}")

    answer_en = generate_answer_git(
        git_processor_base, git_model_base, image, question_en
    )
    print(f"Ответ на английском: {answer_en}")

    answer_ru = translate_en2ru(answer_en)

    engine.say(answer_ru)
    engine.runAndWait()

    return answer_ru


examples = [
    ["doc.png", "О чем данный документ?"],
]

interface = gr.Interface(
    fn=generate_answer,
    inputs=[
        gr.inputs.Image(type="pil"),
        gr.inputs.Textbox(label="Вопрос (на русском)", placeholder="Ваш вопрос"),
    ],
    outputs=gr.outputs.Textbox(label="Ответ (на русском)"),
    examples=examples,
    title="Демо визуального ответчика на вопросы (на русском)",
    description=(
        "Gradio демо для модели doc-qa с переводом вопросов и ответов"
        "на русский язык. Загрузите изображение и задайте вопрос, чтобы"
        "получить ответ. Вы также можете использовать голосовой ввод!"
    ),
    allow_flagging="never",
    enable_queue=True,
)

interface.launch(debug=True, share=True)