| import gradio as gr | |
| from gradio.mix import Parallel, Series | |
| def preprocess(inp): | |
| text = "vietnews: " + inp + " </s>" | |
| return text | |
| def predict(input_ids, attention_mask): | |
| outputs = model.generate( | |
| input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, | |
| max_length=256, | |
| early_stopping=True, | |
| ) | |
| res = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True)[0] | |
| return res | |
| extractor = gr.Interface(preprocess, 'text', 'text') | |
| summarizer = gr.Interface.load("VietAI/vit5-large-vietnews-summarization") | |
| sample_url = [['VietAI là tổ chức phi lợi nhuận với sứ mệnh ươm mầm tài năng về trí tuệ nhân tạo và xây dựng một cộng đồng các chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đẳng cấp quốc tế tại Việt Nam.'], | |
| ] | |
| desc = ''' | |
| Abstractive Summarization on Vietnamese News | |
| ''' | |
| iface = Series(extractor, summarizer, | |
| inputs = gr.inputs.Textbox( | |
| lines = 5, | |
| label = 'Enter an article...' | |
| ), | |
| outputs = 'text', | |
| title = 'Vi(etnamese)T5 Abstractive Summarization', | |
| theme = 'grass', | |
| layout = 'horizontal', | |
| description = desc, | |
| examples=sample_url) | |
| iface.launch() | |