Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -3,14 +3,20 @@ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
 import re
 
 # ----------------------------
-# Загрузка модели
+# Настройки модели
 # ----------------------------
-model_name = "Waris01/google-t5-finetuning-text-summarization"
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
-model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
+MODEL_NAME = "Waris01/google-t5-finetuning-text-summarization"
+
+@st.cache_resource(show_spinner=False)
+def load_model(model_name):
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+    model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
+    return tokenizer, model
+
+tokenizer, model = load_model(MODEL_NAME)
 
 # ----------------------------
-# Очистка текста
+# Функция очистки текста
 # ----------------------------
 def clean_text(text):
     text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
@@ -19,25 +25,31 @@ def clean_text(text):
     return text.strip()
 
 # ----------------------------
-# Генерация суммаризации
+# Функция суммаризации
 # ----------------------------
 def summarize(text):
     cleaned = clean_text(text)
     inputs = tokenizer("summarize: " + cleaned, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)
-    summary_ids = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=150, num_beams=2, early_stopping=True)
+    summary_ids = model.generate(
+        inputs["input_ids"],
+        max_length=150,
+        min_length=40,
+        num_beams=2,
+        early_stopping=True
+    )
     return tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)
 
 # ----------------------------
 # Интерфейс Streamlit
 # ----------------------------
 st.title("🧬 Scientific Article Summarizer")
-st.write("Вставьте текст статьи и получите краткую аннотацию.")
+st.write("Вставьте текст статьи, чтобы получить краткую аннотацию.")
 
-input_text = st.text_area("Введите текст статьи:", height=250)
+input_text = st.text_area("Введите текст статьи:", height=300)
 
 if st.button("Суммаризировать"):
-    if len(input_text.strip()) == 0:
-        st.error("Введите текст!")
+    if not input_text.strip():
+        st.error("Введите текст статьи!")
     else:
         with st.spinner("Генерация суммаризации..."):
             summary = summarize(input_text)