Update app.py

app.py

@@ -1,71 +1,20 @@
-# coding=utf-8
-
 import gradio as gr
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
 
-dict_map = {
-    "òa": "oà",
-    "Òa": "Oà",
-    "ÒA": "OÀ",
-    "óa": "oá",
-    "Óa": "Oá",
-    "ÓA": "OÁ",
-    "ỏa": "oả",
-    "Ỏa": "Oả",
-    "ỎA": "OẢ",
-    "õa": "oã",
-    "Õa": "Oã",
-    "ÕA": "OÃ",
-    "ọa": "oạ",
-    "Ọa": "Oạ",
-    "ỌA": "OẠ",
-    "òe": "oè",
-    "Òe": "Oè",
-    "ÒE": "OÈ",
-    "óe": "oé",
-    "Óe": "Oé",
-    "ÓE": "OÉ",
-    "ỏe": "oẻ",
-    "Ỏe": "Oẻ",
-    "ỎE": "OẺ",
-    "õe": "oẽ",
-    "Õe": "Oẽ",
-    "ÕE": "OẼ",
-    "ọe": "oẹ",
-    "Ọe": "Oẹ",
-    "ỌE": "OẸ",
-    "ùy": "uỳ",
-    "Ùy": "Uỳ",
-    "ÙY": "UỲ",
-    "úy": "uý",
-    "Úy": "Uý",
-    "ÚY": "UÝ",
-    "ủy": "uỷ",
-    "Ủy": "Uỷ",
-    "ỦY": "UỶ",
-    "ũy": "uỹ",
-    "Ũy": "Uỹ",
-    "ŨY": "UỸ",
-    "ụy": "uỵ",
-    "Ụy": "Uỵ",
-    "ỤY": "UỴ",
-    }
-
-tokenizer_vi2en = AutoTokenizer.from_pretrained("vinai/vinai-translate-vi2en-v2", src_lang="vi_VN")
-model_vi2en = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("vinai/vinai-translate-vi2en-v2")
+md_name1 = "vinai/vinai-translate-vi2en-v2"
+tokenizer_vi2en = AutoTokenizer.from_pretrained(md_name1, src_lang="vi_VN")
+model_vi2en = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(md_name1)
 
 def translate_vi2en(vi_text: str) -> str:
-    for i, j in dict_map.items():
-        vi_text = vi_text.replace(i, j)
     input_ids = tokenizer_vi2en(vi_text, return_tensors="pt").input_ids
     output_ids = model_vi2en.generate(
         input_ids,
         decoder_start_token_id=tokenizer_vi2en.lang_code_to_id["en_XX"],
         num_return_sequences=1,
         # # With sampling
-        # do_sample=True,
-        # top_k=100,
-        # top_p=0.8,
+        do_sample=True,
+        top_k=100,
+        top_p=0.8,
         # With beam search
         num_beams=5,
         early_stopping=True
@@ -74,8 +23,9 @@ def translate_vi2en(vi_text: str) -> str:
     en_text = " ".join(en_text)
     return en_text
 
-tokenizer_en2vi = AutoTokenizer.from_pretrained("vinai/vinai-translate-en2vi-v2", src_lang="en_XX")
-model_en2vi = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("vinai/vinai-translate-en2vi-v2")
+md_name2 = "vinai/vinai-translate-en2vi-v2"
+tokenizer_en2vi = AutoTokenizer.from_pretrained(md_name2, src_lang="en_XX")
+model_en2vi = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(md_name2)
 
 def translate_en2vi(en_text: str) -> str:
     input_ids = tokenizer_en2vi(en_text, return_tensors="pt").input_ids
@@ -83,10 +33,10 @@ def translate_en2vi(en_text: str) -> str:
         input_ids,
         decoder_start_token_id=tokenizer_en2vi.lang_code_to_id["vi_VN"],
         num_return_sequences=1,
-        # # With sampling
-        # do_sample=True,
-        # top_k=100,
-        # top_p=0.8,
+        # With sampling
+        do_sample=True,
+        top_k=100,
+        top_p=0.8,
         # With beam search
         num_beams=5,
         early_stopping=True
@@ -95,35 +45,46 @@ def translate_en2vi(en_text: str) -> str:
     vi_text = " ".join(vi_text)
     return vi_text
 
-vi_example_text = ["Cô cho biết: trước giờ tôi không đến phòng tập công cộng, mà tập cùng giáo viên Yoga riêng hoặc tự tập ở nhà. Khi tập thể dục trong không gian riêng tư, tôi thoải mái dễ chịu hơn.",
-                   "cô cho biết trước giờ tôi không đến phòng tập công cộng mà tập cùng giáo viên yoga riêng hoặc tự tập ở nhà khi tập thể dục trong không gian riêng tư tôi thoải mái dễ chịu hơn"]
+vi_example_text = ["Xin chào, chúng tôi là nhóm 01, bao gồm 3 thành viên: Minh Trí, Kim Thanh và Hồng Ngọc",
+                   "Chúng ta đang từng bước học cách trở nên tốt đẹp hơn!",
+                   "Bạn có phải là người chăm chỉ?",
+                   "Luận văn thạc sĩ Khoa học Máy tính",
+                   "Hãy sống như những đoá hoa toả ngát hương thơm"]
 
-en_example_text = ["I haven't been to a public gym before. When I exercise in a private space, I feel more comfortable.",
-                   "i haven't been to a public gym before when i exercise in a private space i feel more comfortable"]
+en_example_text = ["Life is countless days of trying.",
+                   "Always remember, what doesn't kill you makes you stronger",
+                   "What's up man?",
+                   "How could you...?",
+                   "Could you do me a favor?"]
 
-with gr.Blocks() as demo:
+# GIAO DIỆN WEB MACHINE TRANSLATION
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="Charmed's One MT") as demo:
+    with gr.Row():
+        test = gr.Text(label="MACHINE TRANSLATION", value="The Application of English-Vietnamese automatic translation was created by The Power of Three: Doan Minh Tri, Che Thi Kim Thanh and Nguyen Thi Hong Ngoc",)
     with gr.Tabs():
-        with gr.TabItem("Vietnamese to English"):
+        with gr.TabItem("VIETNAMESE TO ENGLISH"):
             with gr.Row():
                 with gr.Column():
                     vietnamese = gr.Textbox(label="Vietnamese Text")
-                    translate_to_english = gr.Button(value="Translate To English")
+                    gr.ClearButton(vietnamese)
                 with gr.Column():
                     english = gr.Textbox(label="English Text")
+                    translate_to_english = gr.Button(value="Translate To English")
             translate_to_english.click(lambda text: translate_vi2en(text), inputs=vietnamese, outputs=english)
             gr.Examples(examples=vi_example_text,
                         inputs=[vietnamese])
 
-        with gr.TabItem("English to Vietnamese"):
+        with gr.TabItem("ENGLISH TO VIETNAMESE"):
             with gr.Row():
                 with gr.Column():
                     english = gr.Textbox(label="English Text")
-                    translate_to_vietnamese = gr.Button(value="Translate To Vietnamese")
+                    gr.ClearButton(english)
                 with gr.Column():
                     vietnamese = gr.Textbox(label="Vietnamese Text")
+                    translate_to_vietnamese = gr.Button(value="Translate To Vietnamese")
             translate_to_vietnamese.click(lambda text: translate_en2vi(text), inputs=english, outputs=vietnamese)
             gr.Examples(examples=en_example_text,
                         inputs=[english])
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch(share=True) #share=True NẾU MUỐN ONLINE