|
import gradio as gr |
|
from transformers import pipeline, set_seed |
|
import random |
|
|
|
title = "מחולל טקסט עברי מבוסס ג׳פיטי2 פצפון" |
|
article = "מודל השפה אומן על ידי <a href=\"https://linktr.ee/Norod78\">דורון אדלר</a>" |
|
description = "<p>Using <a href=\"https://huggingface.co/Norod78/distilgpt2-base-pretrained-he\">Norod78/distilgpt2-base-pretrained-he</a> for inference<p>" |
|
|
|
examples = [ |
|
['אם מתחשק לכם לפעמים'], |
|
["הארי פוטר חייך חיוך נבוך"], |
|
["שלום, קוראים לי"], |
|
] |
|
|
|
model_id = "Norod78/distilgpt2-base-pretrained-he" |
|
text_generator = pipeline('text-generation', model=model_id, tokenizer=model_id) |
|
max_length = 96 |
|
top_k = 50 |
|
top_p = 0.95 |
|
temperature = 0.9 |
|
max_seed = (2**32)-1 |
|
global_seed = random.randint(0, max_seed) |
|
|
|
def text_generation(input_text = ''): |
|
global global_seed |
|
global_seed = global_seed + 1 |
|
if global_seed >= max_seed: |
|
global_seed = 0 |
|
if input_text == None or len(input_text) == 0: |
|
input_text = "\n" |
|
set_seed(global_seed) |
|
generated_text = text_generator(input_text, |
|
max_length=max_length, |
|
top_k=top_k, |
|
top_p=top_p, |
|
temperature=temperature, |
|
do_sample=True, |
|
repetition_penalty=2.0, |
|
num_return_sequences=1) |
|
parsed_text = generated_text[0]["generated_text"].replace("<|startoftext|>", "").replace("\r","").replace("\n\n", "\n").replace("\t", " ").replace("<|pad|>", " * ").replace("\"\"", "\"").strip() |
|
print("parsed_text = \"" + parsed_text + "\" (seed = " + str(global_seed) + ")") |
|
return parsed_text |
|
gr.Interface( |
|
text_generation, |
|
inputs=gr.Textbox(lines=1, label=".הזינו פה את מילות הפתיחה של הטקסט, בחרו את אחת מן הדוגמאות המוכנות או השאירו ריק. מה שבא לכם. בכל לחיצה על סאבמיט, יווצר טקסט אחר", elem_id="input_text"), |
|
outputs=gr.Textbox(type="text", label="פה מופיע הטקסט שהמחולל יוצר", elem_id="output_text"), |
|
css="#output_text{direction: rtl} #input_text{direction: rtl}", |
|
title=title, |
|
description=description, |
|
article=article, |
|
examples=examples, |
|
allow_flagging='never', |
|
).launch() |