Upload 2 files

pages/Cards.py

@@ -0,0 +1,60 @@
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+import requests
+import word2emoji
+import os 
+
+# Установка API URL и заголовков
+API_URL_gen = "https://api-inference.huggingface.co/models/facebook/blenderbot-400M-distill"
+API_URL_tra = "https://api-inference.huggingface.co/models/Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru"
+
+headers = {"Authorization": "Bearer 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"}
+
+# Функция для генерирования предложения
+def generate_example(payload):
+	response = requests.post(API_URL_gen, headers=headers, json=payload)
+	return response.json()
+
+# Функция для перевода слова
+def translate_word(payload):    
+	response = requests.post(API_URL_tra, headers=headers, json=payload)
+	return response.json()
+
+# Настраеваем заголовок и название страницы
+st.set_page_config(layout="wide", page_title="Students' Personal Assistant")
+st.markdown(' # :female-student: Персональный помощник для студентов')
+st.divider()
+st.markdown('## :flower_playing_cards: Карточки для изучения английских слов')
+
+st.sidebar.markdown('# :bookmark_tabs: :bookmark_tabs:  :bookmark_tabs:  :bookmark_tabs: ')
+words_from_tarea = st.sidebar.text_area('Напиши список слов на английском', value='cat dog duck')
+button_start = st.sidebar.button('Создать карточки')
+
+cards_list = list()
+if button_start:
+    words_list = words_from_tarea.split()
+    st.divider()
+   
+    
+    # Отправляем запросы через API для получения перевода слов и генерирования предложений
+    with st.spinner('...'):
+        for word in words_list:
+            example = generate_example(word)
+            translated = translate_word(word)
+            cards_list.append([word, translated[0]['translation_text'].lower(), example['generated_text']])
+        
+        # Преобразуем полученные данные в DataFrame
+        cards_df = pd.DataFrame(cards_list, columns=['word', 'translated', 'example'])
+    st.sidebar.success('Готово')
+
+    # Выводим карточки 
+    for el in cards_list:
+        with st.chat_message("assistant"):
+            #st.divider()            
+            st.markdown(f'# {word2emoji(el[0])}')
+            st.markdown(f'#  :red[{el[0]}]')
+            st.markdown(f'## :blue[{el[1]}]')
+            st.markdown(f'*        {el[2]}')
+            st.divider()
+    
+

pages/Summary.py

@@ -0,0 +1,27 @@
+import streamlit as st
+import requests
+
+# API для составления коспекта текста с использованием модели "bart-large-cnn"
+API_URL_sum = "https://api-inference.huggingface.co/models/facebook/bart-large-cnn"
+headers = {"Authorization": "Bearer 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"}
+
+# Функция для составления конспекта
+def make_summary(payload):
+	response = requests.post(API_URL_sum, headers=headers, json=payload)
+	return response.json()
+
+st.markdown('# :female-student: Персональный помощник для студентов')
+st.divider()
+st.markdown('# :blue_book:  Конспект на английском языке')
+st.markdown('## Введите текст на английском')
+full_text = st.text_area(':book:', height=300, value='Введите свой текст на английском языке')
+
+summary_button = st.button('Составить конспект')
+
+if summary_button:
+    # Отправляем запросы через API для получения перевода слов и генерирования предложений
+    with st.spinner('...'):
+        summary_text = make_summary(full_text)
+        with st.expander("Конспект"):
+            st.write(summary_text[0]['summary_text'])   
+        st.success('Готово')