app.py

import gradio as gr
from transformers import (
    AutoTokenizer,
    AutoModelForSeq2SeqLM,
    AutoProcessor,
    AutoModelForDocumentQuestionAnswering,
    pipeline,
)
import torch
import numpy as np

processor = AutoProcessor.from_pretrained(
    "andgrt/layoutlmv2-base-uncased_finetuned_docvqa"
)
model = AutoModelForDocumentQuestionAnswering.from_pretrained(
    "andgrt/layoutlmv2-base-uncased_finetuned_docvqa"
)

tokenizer_ru2en = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-ru-en")
model_ru2en = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-ru-en")
tokenizer_en2ru = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru")
model_en2ru = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru")

# Load the speech recognition model
transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-base.en")


# Functions for translation
def translate_ru2en(text):
    inputs = tokenizer_ru2en(text, return_tensors="pt")
    outputs = model_ru2en.generate(**inputs)
    translated_text = tokenizer_ru2en.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return translated_text


def translate_en2ru(text):
    inputs = tokenizer_en2ru(text, return_tensors="pt")
    outputs = model_en2ru.generate(**inputs)
    translated_text = tokenizer_en2ru.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return translated_text


# Function to generate answers
def generate_answer_git(image, question):
    with torch.no_grad():
        encoding = processor(
            images=image,
            text=question,
            return_tensors="pt",
            max_length=512,
            truncation=True,
        )
        outputs = model(**encoding)
        start_logits = outputs.start_logits
        end_logits = outputs.end_logits
        predicted_start_idx = start_logits.argmax(-1).item()
        predicted_end_idx = end_logits.argmax(-1).item()

    return processor.tokenizer.decode(
        encoding.input_ids.squeeze()[predicted_start_idx : predicted_end_idx + 1]
    )


def generate_answer(image, question):
    question_en = translate_ru2en(question)
    print(f"Вопрос на английском: {question_en}")

    answer_en = generate_answer_git(image, question_en)
    print(f"Ответ на английском: {answer_en}")

    answer_ru = translate_en2ru(answer_en)

    return answer_ru


def transcribe(stream, new_chunk):
    sr, y = new_chunk

    # Convert to mono if stereo
    if y.ndim > 1:
        y = y.mean(axis=1)

    y = y.astype(np.float32)
    y /= np.max(np.abs(y))

    if stream is not None:
        stream = np.concatenate([stream, y])
    else:
        stream = y
    return stream, transcriber({"sampling_rate": sr, "raw": stream})["text"]


# Gradio Interface
interface = gr.Interface(
    fn=generate_answer,
    inputs=[
        gr.Image(type="pil"),
        gr.Textbox(label="Вопрос (на русском)", placeholder="Ваш вопрос"),
        gr.Audio(source="microphone", streaming=True, label="Голосовой ввод"),
    ],
    outputs=gr.Textbox(label="Ответ (на русском)"),
    examples=[["doc.png", "О чем данный документ?"]],
    title="Демо визуального ответчика на вопросы (на русском)",
    description=(
        "Gradio демо для модели doc-qa с переводом вопросов и ответов"
        "на русский язык. Загрузите изображение и задайте вопрос, чтобы"
        "получить ответ. Вы также можете использовать голосовой ввод!"
    ),
    live=True,
)

interface.launch(debug=True, share=True)