import gradio as gr from transformers import pipeline from diffusers import DiffusionPipeline # Для Flux import torch from PIL import Image # Загружаем модели для анализа тональности, суммаризации текста, генерации подписей к изображениям, ответов на вопросы, перевода текста, определения эмоций, автодополнения кода, определения фейковых новостей, NER, классификации изображений, генерации кода и исправления 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") fake_news_pipeline = pipeline("text-classification", model="roberta-base-openai-detector") ner_pipeline = pipeline("ner", model="dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english", grouped_entities=True) image_classification_pipeline = pipeline("image-classification", model="google/vit-base-patch16-224") code_generation_pipeline = pipeline("text-generation", model="deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-instruct") code_fix_pipeline = pipeline("text-generation", model="deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-instruct") # Загрузка модели Flux def load_flux_model(): model_id = "black-forest-labs/flux-1.1-dev" # Замените на правильный путь к модели device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16 if device == "cuda" else torch.float32) pipe = pipe.to(device) return pipe # Функция для генерации изображений с помощью Flux def generate_image_flux(prompt): pipe = load_flux_model() with torch.autocast("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"): image = pipe(prompt).images[0] return image # Остальные функции (analyze_sentiment, summarize_text, и т.д.) остаются без изменений def analyze_sentiment(text): result = sentiment_pipeline(text)[0] return f"Label: {result['label']}, Confidence: {result['score']:.4f}" def summarize_text(text): result = summarization_pipeline(text, max_length=50, min_length=25, do_sample=False) return result[0]['summary_text'] def generate_caption(image): result = image_captioning_pipeline(image) return result[0]['generated_text'] def answer_question(context, question): result = qa_pipeline(question=question, context=context) return f"Answer: {result['answer']}, Confidence: {result['score']:.4f}" def translate_text(text): result = translation_pipeline(text) return result[0]['translation_text'] def detect_emotion(text): result = emotion_pipeline(text)[0] return f"Emotion: {result['label']}, Confidence: {result['score']:.4f}" def complete_code(code): result = code_completion_pipeline(code, max_length=50, num_return_sequences=1) return result[0]['generated_text'] def detect_fake_news(text): result = fake_news_pipeline(text)[0] return f"Label: {result['label']}, Confidence: {result['score']:.4f}" def recognize_entities(text): result = ner_pipeline(text) entities = [] for entity in result: entities.append(f"Entity: {entity['word']}, Label: {entity['entity_group']}, Confidence: {entity['score']:.4f}") return "\n".join(entities) def classify_image(image): result = image_classification_pipeline(image) classifications = [] for item in result: classifications.append(f"Label: {item['label']}, Confidence: {item['score']:.4f}") return "\n".join(classifications) def generate_code(prompt): result = code_generation_pipeline(prompt, max_length=100, num_return_sequences=1) return result[0]['generated_text'] def fix_code(error, problem, solution, example): prompt = f""" **Ошибка:** {error} **Проблема:** {problem} **Решение:** {solution} **Пример:** {example} """ result = code_fix_pipeline(prompt, max_length=200, num_return_sequences=1) return result[0]['generated_text'] # Создаем интерфейс Gradio с вкладками with gr.Blocks(theme='Felguk/Felguk_theme') 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=[ "I love programming, it's so much fun!", "This movie was terrible, I hated it.", "The weather is nice today." ], 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=[ "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." ], 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=[ "https://a.d-cd.net/b977306s-1920.jpg", # Пример 1 "https://i.pinimg.com/originals/ba/bd/6d/babd6d37eb2dd965c7f1dfb516d54094.jpg" # Пример 2 ], 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=[ ["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?"] ], 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=[ "Hello, how are you?", "I love machine learning and artificial intelligence." ], 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=[ "I am so happy today!", "I feel really sad about what happened." ], 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=[ "def factorial(n):", "import numpy as np" ], examples_per_page=2 ) with gr.Tab("Fake News Detection"): gr.Interface( fn=detect_fake_news, inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="Введите текст новости..."), outputs="text", title="Определение фейковых новостей", description="Введите текст новости, чтобы определить, является ли она фейковой.", examples=[ "A new study shows that eating chocolate every day can make you live longer.", "The government has secretly been working on time travel technology for decades." ], examples_per_page=2 ) with gr.Tab("Named Entity Recognition (NER)"): gr.Interface( fn=recognize_entities, inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="Введите текст для распознавания сущностей..."), outputs="text", title="Распознавание именованных сущностей (NER)", description="Введите текст, чтобы извлечь из него именованные сущности.", examples=[ "My name is John Doe and I live in New York.", "Apple is looking at buying a startup in the UK for $1 billion." ], examples_per_page=2 ) with gr.Tab("Image Classification"): gr.Interface( fn=classify_image, inputs=gr.Image(type="pil", label="Загрузите изображение"), outputs="text", title="Классификация изображений", description="Загрузите изображение, чтобы классифицировать его.", examples=[ "https://a.d-cd.net/b977306s-1920.jpg", # Пример 1 "https://i.pinimg.com/originals/ba/bd/6d/babd6d37eb2dd965c7f1dfb516d54094.jpg" # Пример 2 ], examples_per_page=2 ) with gr.Tab("Code Generation"): gr.Interface( fn=generate_code, inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="Введите запрос для генерации кода..."), outputs="text", title="Генерация кода по запросу", description="Введите текстовый запрос, чтобы сгенерировать код.", examples=[ "Write a Python function to calculate the factorial of a number.", "Create a JavaScript function to reverse a string." ], examples_per_page=2 ) with gr.Tab("Code Fix"): gr.Interface( fn=fix_code, inputs=[ gr.Textbox(lines=2, placeholder="Ошибка..."), gr.Textbox(lines=2, placeholder="Проблема..."), gr.Textbox(lines=2, placeholder="Решение..."), gr.Textbox(lines=2, placeholder="Пример...") ], outputs="text", title="Исправление кода", description="Введите ошибку, проблему, решение и пример, чтобы получить исправленный код.", examples=[ ["SyntaxError: invalid syntax", "Missing colon at the end of the if statement", "Add a colon at the end of the if statement", "if x == 5\n print('Hello')"], ["NameError: name 'x' is not defined", "Variable 'x' is not defined before use", "Define the variable 'x' before using it", "print(x)\nx = 10"] ], examples_per_page=2 ) with gr.Tab("Image Generation (Flux)"): gr.Interface( fn=generate_image_flux, inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Введите текстовый запрос..."), outputs=gr.Image(type="pil", label="Сгенерированное изображение"), title="Генерация изображений (Flux)", description="Введите текстовый запрос, чтобы сгенерировать изображение с помощью Flux.", examples=[ "A futuristic cityscape at night", "A beautiful landscape with mountains and a lake", "An astronaut riding a horse in space" ], examples_per_page=2 ) # Запускаем интерфейс demo.launch()