Hugging Face's logo

Spaces:
clui
/
Eataly-Songs
Sleeping

App Files Community
Eataly-Songs
File size: 2,426 Bytes 
3bd5021
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
 
import streamlit as st
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
#from lyricsgenius import Genius
import os

# Wyb贸r modelu do t艂umaczenia
#model_name = "clui/opus-it-pl-v1"  # Model t艂umaczenia z w艂oskiego na polski
model_name = "clui/fine3"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

# Tytu艂 aplikacji
st.title("Neural Notes")

# Ustawienia t艂a
st.markdown(
    """
    <style>
    body {
        background-color: #f0f4f8; /* Kolor t艂a podobny do DeepL */
        color: #333333; /* Kolor tekstu */
    }
    .stButton>button {
        background-color: #4CAF50; /* Zielony przycisk */
        color: white;
    }
    </style>
    """,
    unsafe_allow_html=True
)

# Sekcja Translator
st.subheader("Translator")
st.write("Wprowad藕 tekst piosenki, a model przet艂umaczy go linijka po linijce. Umo偶liwia to 艂atwe zrozumienie tre艣ci utwor贸w w innym j臋zyku.")

# Wprowadzenie tekstu piosenki
input_text = st.text_area("Wprowad藕 tekst, model przet艂umaczy go linijka po linijce:", height=300)

if st.button("T艂umacz"):
    if input_text:
        # Podzia艂 tekstu na linie
        lines = input_text.split('\n')
        translated_lines = []
        
        # T艂umaczenie ka偶dej linii
        for line in lines:
            if line.strip():  # Sprawdzenie, czy linia nie jest pusta
                # Tokenizacja
                inputs = tokenizer(line, return_tensors="pt", padding=True)
                
                # Generowanie t艂umaczenia
                translated_outputs = model.generate(**inputs)
                
                # Dekodowanie przet艂umaczonego tekstu
                translated_text = tokenizer.decode(translated_outputs[0], skip_special_tokens=True)
                
                translated_lines.append(translated_text)
            else:
                translated_lines.append("")  # Dodanie pustej linii jako odst臋pu

        # Wy艣wietlanie przet艂umaczonych linii w dw贸ch kolumnach
        col1, col2 = st.columns(2)  # Dwie kolumny
        
        with col1:
            st.subheader("Oryginalne linie:")
            for line in lines:
                st.write(line)

        with col2:
            st.subheader("Przet艂umaczone linie:")
            for line in translated_lines:
                st.write(line)
    else:
        st.warning("Prosz臋 wpisa膰 tekst piosenki.")