ArslanFOX's picture
Update app.py
48f8ec0 verified
raw
history blame
2.76 kB
from smolagents import CodeAgent, HfApiModel, tool
import yaml
from Gradio_UI import GradioUI
import requests
# Example tool to analyze waste data (Пример инструмента для анализа данных о вторсырье)
@tool
def analyze_waste_data(data: dict) -> str:
"""Analyzes waste data and provides recommendations.
(Анализирует данные о вторсырье и предоставляет рекомендации.)
Args:
data: A dictionary containing waste data, including types and quantities of waste.
(Словарь с данными о вторсырье, включающий типы и количество отходов.)
"""
# Example analysis of data (Пример анализа данных)
waste_types = data.get("types", {})
recommendations = []
for waste_type, amount in waste_types.items():
if amount > 100: # Example threshold value (Пример порогового значения)
recommendations.append(f"It is necessary to collect {waste_type}.")
# (Необходимо вывезти {waste_type}.)
return "\n".join(recommendations)
# Example tool to visualize collection routes (Пример инструмента для визуализации маршрутов)
@tool
def visualize_collection_routes(locations: list) -> str:
"""Visualizes optimal routes for waste collection.
(Визуализирует оптимальные маршруты для сбора вторсырья.)
Args:
locations: A list of coordinates for container locations.
(Список координат местоположений контейнеров.)
"""
# Example use of a maps API to visualize routes (Пример использования API карт для визуализации маршрутов)
map_url = "https://maps.google.com/?q=" + "&q=".join([f"{lat},{lon}" for lat, lon in locations])
return f"Optimal routes can be viewed at this link: {map_url}"
# (Оптимальные маршруты можно посмотреть по ссылке: {map_url})
# Load model and create agent (Загрузка модели и создание агента)
final_answer = FinalAnswerTool()
model = HfApiModel(
max_tokens=2096,
temperature=0.5,
model_id='Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct',
custom_role_conversions=None,
)
with open("prompts.yaml", 'r') as stream:
prompt_templates = yaml.safe_load(stream)
agent = CodeAgent(
model=model,
tools=[final_answer, analyze_waste_data, visualize_collection_routes],
max_steps=6,
verbosity_level=1,
prompt_templates=prompt_templates
)
GradioUI(agent).launch()