Update app.py

app.py

@@ -2,64 +2,57 @@ import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 from fastapi import FastAPI
 from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
-import time
-from datetime import datetime
-import logging
-import json
-import os
+from langdetect import detect
 
-# -----------------------------------
-# 1. ЛОГИ И МЕТРИКИ
-# -----------------------------------
+# Кэшируем пайплайны, чтобы не перезагружались при каждом вызове
+summarizers = {}
 
-logging.basicConfig(level=logging.INFO)
-logger = logging.getLogger("ErohaSummarizer")
-
-def save_metrics(metrics: dict):
-    """Сохраняет метрики в metrics.json"""
-    os.makedirs("logs", exist_ok=True)
-    with open("logs/metrics.json", "a", encoding="utf-8") as f:
-        json.dump(metrics, f, ensure_ascii=False)
-        f.write("\n")
-
-
-# -----------------------------------
-# 2. МОДЕЛЬ СУММАРИЗАЦИИ
-# -----------------------------------
-
-summarizer = None
+def get_summarizer(lang: str):
+    """Возвращает подходящий пайплайн для заданного языка"""
+    if lang == "ru":
+        model_name = "IlyaGusev/mbart_ru_sum_gazeta"
+    else:
+        model_name = "facebook/bart-large-cnn"
+    if model_name not in summarizers:
+        summarizers[model_name] = pipeline("summarization", model=model_name)
+    return summarizers[model_name]
 
 def summarize_text(text: str):
-    """Функция суммаризации текста"""
-    global summarizer
-    start_time = time.time()
-
-    if summarizer is None:
-        summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")
-
-    result = summarizer(text, max_length=180, min_length=50, do_sample=False)
-    summary = result[0]["summary_text"]
-
-    elapsed = round(time.time() - start_time, 3)
-    metrics = {
-        "timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
-        "input_length": len(text),
-        "summary_length": len(summary),
-        "processing_time_sec": elapsed,
-        "status": "success",
-    }
-
-    logger.info(f"[METRICS] {metrics}")
-    save_metrics(metrics)
-    return summary
-
-
-# -----------------------------------
-# 3. FASTAPI — API-СЕРВЕР
-# -----------------------------------
-
-app = FastAPI(title="Eroha Summarizer API")
-
+    """Функция суммаризации с автоопределением языка и оптимизацией"""
+    if not text.strip():
+        return "❌ Пожалуйста, введите текст для анализа."
+
+    try:
+        lang = detect(text)
+    except:
+        lang = "en"
+
+    # Определяем модель по языку
+    summarizer = get_summarizer(lang)
+
+    # Оптимизация параметров
+    word_count = len(text.split())
+    if word_count < 100:
+        max_len, min_len = 80, 20
+    elif word_count < 300:
+        max_len, min_len = 150, 40
+    else:
+        max_len, min_len = 250, 60
+
+    # Генерация суммаризации
+    result = summarizer(text, max_length=max_len, min_length=min_len, do_sample=False)
+    summary = result[0]["summary_text"].strip()
+
+    # Форматированный вывод
+    formatted = f"### 📘 Резюме (язык: {'Русский' if lang == 'ru' else 'Английский'})\n\n"
+    formatted += f"{summary}\n\n"
+    formatted += "---\n"
+    formatted += f"**TL;DR:** {summary[:120]}{'...' if len(summary) > 120 else ''}"
+
+    return formatted
+
+# FastAPI-приложение (REST API)
+app = FastAPI(title="Eroha Summarizer PRO", version="1.2")
 app.add_middleware(
     CORSMiddleware,
     allow_origins=["*"],
@@ -69,30 +62,19 @@ app.add_middleware(
 
 @app.post("/api/summarize")
 async def summarize_api(data: dict):
-    """REST API endpoint"""
+    """REST API для суммаризации"""
     text = data.get("text", "")
-    if not text.strip():
-        return {"error": "Пустой ввод. Введите текст."}
     return {"summary": summarize_text(text)}
 
-
-# -----------------------------------
-# 4. GRADIO — Веб-интерфейс
-# -----------------------------------
-
+# Gradio-интерфейс
 iface = gr.Interface(
     fn=summarize_text,
     inputs=gr.Textbox(lines=10, label="Введите текст для суммаризации"),
-    outputs=gr.Textbox(label="Результат"),
+    outputs=gr.Markdown(label="Результат"),
     title="Eroha Summarizer PRO",
-    description="AI-инструмент для анализа и суммаризации текста (рус/англ)."
+    description="AI-инструмент для анализа и суммаризации текста (рус/англ) с автоопределением языка и TL;DR-форматом.",
 )
 
-
-# -----------------------------------
-# 5. ЗАПУСК (чтобы Hugging Face не засыпал)
-# -----------------------------------
-
+# Запуск
 if __name__ == "__main__":
-    logger.info("🚀 Starting Eroha Summarizer PRO...")
     iface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False)