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  1. app.py +41 -0
  2. requirements.txt +2 -0
app.py ADDED
@@ -0,0 +1,41 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import gradio as gr
2
+ from transformers import pipeline
3
+ import json
4
+ import torch
5
+
6
+
7
+ device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
8
+
9
+ model = pipeline("text-classification", "iknow-lab/azou", device=device)
10
+ model.tokenizer.truncation_side = 'left'
11
+
12
+ def inference(input, instruction, labels):
13
+ instruction = f"{input} [SEP] {instruction}"
14
+ inputs = model.tokenizer([instruction] * len(labels), labels, truncation=True, padding=True, return_tensors="pt").to(device)
15
+
16
+ scores = model.model(**inputs).logits.squeeze(1).softmax(-1).tolist()
17
+ output = dict(zip(labels, scores))
18
+
19
+ print(instruction)
20
+ print(output)
21
+ return output, json.dumps(output, ensure_ascii=False)
22
+
23
+
24
+ def greet(content, instruction, labels):
25
+ labels = labels.split(",")
26
+ output = inference(content, instruction, labels)
27
+ return output
28
+
29
+ content = gr.TextArea(label="입력 내용")
30
+ instruction = gr.Textbox(label="지시문")
31
+ labels = gr.Textbox(label="라벨(쉼표로 구분)")
32
+
33
+ examples = [
34
+ ["예전에는 주말마다 극장에 놀러갔는데 요새는 좀 안가는 편이에요", "댓글 주제를 분류하세요", "영화,드라마,게임,소설"],
35
+ ["인천발 KTX와 관련한 송도역 복합환승센터가 사실상 무산, 단순 철도·버스 위주 환승시설로 만들어진다. 이 때문에 인천시의 인천발 KTX 기점에 앵커시설인 복합환승센터를 통한 인근 지역 경제 활성화를 이뤄낸다는 계획의 차질이 불가피하다.", "경제에 긍정적인 뉴스인가요?", "예,아니요"],
36
+ ["마지막에는 k팝 공연보고 좋은 추억 남았으면 좋겠네요","욕설이 포함되어있나요?", "욕설이 있습니다,욕설이 없습니다"],
37
+ ]
38
+ gr.Interface(fn=greet,
39
+ inputs=[content, instruction, labels],
40
+ outputs=[gr.Label(), gr.Text({}, label="json",)],
41
+ examples=examples).launch(server_name="0.0.0.0",server_port=7860)
requirements.txt ADDED
@@ -0,0 +1,2 @@
 
 
 
1
+ transformers
2
+ torch