import streamlit as st from PIL import Image image = Image.open("pages/results.png") st.image(image, use_column_width=True) st.header("Итоги проекта:", divider="rainbow") st.markdown( """ 1. 1 день. Спарсено 10000 описаний сериалов с сайта https://kino.mail.ru, подготовлена страница-макет на huggingface, которая возвращала случайные 10 сериалов из выборки. 2. 2 день. В ipynb-файлах подготовлены 2 реализации подобра сериалов - классический метод по косинусному сходству и с использованием библиотеки Faiss. Начато развертывание проекта на huggingface. 3. 3 день. Проект завершен на huggingface, произведена оптимизация кода. 4. Общее: для векторизации текста была использована модель MiniLM-L12-v2. """ ) st.markdown("---") word_freq = Image.open("pages/word_freq.png") st.image(word_freq, use_column_width=True) st.markdown("---") country_freq = Image.open("pages/serials_by_country.png") st.image(country_freq, use_column_width=True) st.markdown("---") genre_freq = Image.open("pages/serials_by_genre.png") st.image(genre_freq, use_column_width=True) st.markdown("---")