Update app.py
Browse files
app.py
CHANGED
|
@@ -1,33 +1,97 @@
|
|
| 1 |
import gradio as gr
|
| 2 |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
|
| 3 |
import torch
|
|
|
|
| 4 |
|
| 5 |
-
|
| 6 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 7 |
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
|
| 8 |
model_name,
|
| 9 |
-
|
| 10 |
-
torch_dtype=torch.float16,
|
| 11 |
device_map="auto"
|
| 12 |
)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 13 |
|
| 14 |
-
def translate_jp_to_th(text):
|
| 15 |
messages = [
|
| 16 |
-
{"role": "system", "content":
|
| 17 |
-
{"role": "user", "content":
|
| 18 |
]
|
| 19 |
-
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
|
| 20 |
-
output = model.generate(inputs, max_new_tokens=100, temperature=0.7, do_sample=True)
|
| 21 |
-
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
|
| 22 |
-
# ตัดส่วน prompt ออก เหลือแต่ output
|
| 23 |
-
return response.split("assistant")[-1].strip() if "assistant" in response else response.strip()
|
| 24 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 25 |
demo = gr.Interface(
|
| 26 |
-
fn=
|
| 27 |
-
inputs=
|
| 28 |
-
|
| 29 |
-
|
| 30 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 31 |
)
|
| 32 |
|
| 33 |
-
|
|
|
|
|
|
| 1 |
import gradio as gr
|
| 2 |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
|
| 3 |
import torch
|
| 4 |
+
import re
|
| 5 |
|
| 6 |
+
# ใช้โมเดล Typhoon Translate 4B (เก่ง EN/TH สุด ๆ สำหรับงานนี้)
|
| 7 |
+
model_name = "typhoon-ai/typhoon-translate-4b" # หรือลอง "scb10x/typhoon-1.5x-1b-chat" ถ้าอยากขนาดเล็กกว่า
|
| 8 |
+
|
| 9 |
+
print(f"Loading model: {model_name}")
|
| 10 |
+
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
|
| 11 |
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
|
| 12 |
model_name,
|
| 13 |
+
torch_dtype=torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32,
|
|
|
|
| 14 |
device_map="auto"
|
| 15 |
)
|
| 16 |
+
model.eval() # โหมด inference
|
| 17 |
+
|
| 18 |
+
def translate_to_thai(text, source_lang="English"):
|
| 19 |
+
"""
|
| 20 |
+
แปลจาก source_lang เป็นไทยธรรมชาติ สไตล์มังงะ/บทสนทนา
|
| 21 |
+
"""
|
| 22 |
+
if not text.strip():
|
| 23 |
+
return "กรุณาใส่ข้อความที่จะแปล"
|
| 24 |
+
|
| 25 |
+
# Prompt ที่แข็งแรงสำหรับ Typhoon (ปรับให้เหมาะมังงะ)
|
| 26 |
+
system_prompt = """คุณคือนักแปลมังงะ/การ์ตูนมืออาชีพ แปลข้อความจากภาษาต้นทางเป็นภาษาไทยที่เป็นธรรมชาติ อ่านง่าย สไตล์บทสนทนามังงะ ใช้ภาษาพูดเหมาะกับตัวละคร รักษาความหมายเดิม 100% อย่าเพิ่มหรือตัดเนื้อหา
|
| 27 |
+
|
| 28 |
+
ส่งคืนเฉพาะข้อความภาษาไทยล้วน ๆ เท่านั้น ห้ามมีคำอธิบาย ห้ามมี "แปลว่า" หรือเครื่องหมายพิเศษ ห้ามตอบภาษาอื่น"""
|
| 29 |
+
|
| 30 |
+
user_prompt = f"แปลข้อความภาษา{source_lang}นี้เป็นไทย:\n{text}"
|
| 31 |
|
|
|
|
| 32 |
messages = [
|
| 33 |
+
{"role": "system", "content": system_prompt},
|
| 34 |
+
{"role": "user", "content": user_prompt}
|
| 35 |
]
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 36 |
|
| 37 |
+
# Apply chat template (Typhoon ใช้ format คล้าย Mistral/Gemma)
|
| 38 |
+
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
|
| 39 |
+
messages,
|
| 40 |
+
add_generation_prompt=True,
|
| 41 |
+
return_tensors="pt"
|
| 42 |
+
).to(model.device)
|
| 43 |
+
|
| 44 |
+
with torch.no_grad():
|
| 45 |
+
output_ids = model.generate(
|
| 46 |
+
inputs,
|
| 47 |
+
max_new_tokens=150, # เพิ่มเผื่อ bubble ยาว
|
| 48 |
+
temperature=0.7,
|
| 49 |
+
top_p=0.9,
|
| 50 |
+
repetition_penalty=1.1,
|
| 51 |
+
do_sample=True
|
| 52 |
+
)
|
| 53 |
+
|
| 54 |
+
response = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
|
| 55 |
+
|
| 56 |
+
# Clean output: ตัดส่วน prompt ออก เหลือแต่คำแปล
|
| 57 |
+
# Typhoon มักตอบหลัง "assistant" หรือตรง ๆ
|
| 58 |
+
if "assistant" in response.lower():
|
| 59 |
+
response = response.split("assistant", 1)[-1].strip()
|
| 60 |
+
# ลบ input ที่อาจติดมาด้วย regex
|
| 61 |
+
response = re.sub(r'^.*?:\s*', '', response).strip()
|
| 62 |
+
response = response.replace(text, "").strip() # ลบข้อความต้นฉบับถ้าติด
|
| 63 |
+
|
| 64 |
+
return response if response else "แปลไม่ได้ ลองข้อความอื่นหรือปรับ prompt"
|
| 65 |
+
|
| 66 |
+
# Gradio Interface
|
| 67 |
demo = gr.Interface(
|
| 68 |
+
fn=translate_to_thai,
|
| 69 |
+
inputs=[
|
| 70 |
+
gr.Textbox(
|
| 71 |
+
label="ใส่ข้อความที่จะแปล (English หรือ Japanese จากมังงะ)",
|
| 72 |
+
placeholder="เช่น: Damn it! Run away!! หรือ くそっ!逃げろ!!",
|
| 73 |
+
lines=5
|
| 74 |
+
),
|
| 75 |
+
gr.Dropdown(
|
| 76 |
+
choices=["English", "Japanese"],
|
| 77 |
+
value="English",
|
| 78 |
+
label="ภาษาต้นทาง"
|
| 79 |
+
)
|
| 80 |
+
],
|
| 81 |
+
outputs=gr.Textbox(label="แปลเป็นภาษาไทย (ธรรมชาติ สไตล์มังงะ)"),
|
| 82 |
+
title="Manga Translator: English/Japanese → Thai",
|
| 83 |
+
description="""ใช้โมเดล Typhoon Translate 4B แปลบทสนทนามังงะเป็นไทยธรรมชาติ รัน local/offline ได้ ส่งคืนเฉพาะข้อความไทยล้วน
|
| 84 |
+
- ตัวอย่าง: "What the hell?!" → "เฮ้ย อะไรวะเนี่ย!"
|
| 85 |
+
- ถ้าเพี้ยน ลองเพิ่ม context เช่น "ตัวเอกพูดห้าว ๆ:" นำหน้า text
|
| 86 |
+
""",
|
| 87 |
+
examples=[
|
| 88 |
+
["Damn it! We need to run now!!", "English"],
|
| 89 |
+
["くそっ!逃げろ!!", "Japanese"],
|
| 90 |
+
["Ohayo! Kyou mo kawaii ne\~", "Japanese"],
|
| 91 |
+
["This is the best day ever!", "English"]
|
| 92 |
+
],
|
| 93 |
+
theme=gr.themes.Soft(primary_hue="blue")
|
| 94 |
)
|
| 95 |
|
| 96 |
+
# เปิด app
|
| 97 |
+
demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
|