import io import json import os import time from PIL import Image import requests import streamlit as st # API для генерации изображения API_URL_IMG = "https://api-inference.huggingface.co" \ "/models/playgroundai/playground-v2-1024px-aesthetic" API_URL_SPE = "https://api-inference.huggingface.co" \ "/models/facebook/mms-tts-eng" TOKEN = os.getenv('API_TOKEN') HEADERS = {"Authorization": TOKEN} st.set_page_config(page_title="Student Assistant") if 'clicked_button' not in st.session_state: st.session_state.clicked_button = False if 'generated_image' not in st.session_state: st.session_state.generated_image = None def click_button(): st.session_state.clicked_button = True st.session_state.generated_image = None def hugging_api_request(url, payload): response = requests.post(url, headers=HEADERS, json=payload, timeout=120) if response.status_code == 500: st.exception(RuntimeError(f'{response} {url.split("/")[-1]}' ' is currently unavailable')) return try: body = response.json() except json.JSONDecodeError: return response.content if 'error' in body: print(response.status_code, body) if 'estimated_time' in body: st.info('Модель загружается. Она будет доступна ' f'через {body["estimated_time"]} сек.') time.sleep(body['estimated_time']) else: return hugging_api_request(url, payload) return body # Функция генерации изображения def generate_img(payload) -> io.BytesIO: return hugging_api_request(API_URL_IMG, payload) def generate_speech(payload) -> io.BytesIO: return hugging_api_request(API_URL_SPE, payload) st.markdown('# :female-student: Персональный помощник для студентов') st.divider() st.markdown("# :sparkles: Изучение английского языка" " через визуальное восприятие") image_idea = st.text_input('Предложите свою тему для генерации изображения', value="Astronaut riding a horse") image_gen_btn = st.button('Генерировать изображение', on_click=click_button) if st.session_state.clicked_button: if not st.session_state.generated_image: with st.spinner('Идёт загрузка изображения...'): image_bytes = generate_img({"inputs": image_idea}) image_raw = io.BytesIO(image_bytes) st.success('Готово') st.session_state.generated_image = image_raw st.image(st.session_state.generated_image) st.markdown('## Опишите фотографию на английском языке') st.markdown('## План ответа поможет вам:') st.markdown('+ the place;') st.markdown('+ the action;') st.markdown('+ the person’s appearance;') st.markdown('+ whether you like the picture or not;') st.markdown('+ why.') st.markdown('Start with: “I’d like to describe this picture.' ' The picture shows …” ') st.divider() description_text = st.text_area( 'Описание фотографии', key='t_area', height=250, placeholder=( 'I’d like to describe this picture.' ' The picture shows …')) tts_gen_btn = st.button('Произнести текст') if tts_gen_btn and description_text: with st.spinner('Идёт загрузка аудио...'): audio_bytes = generate_speech({ "inputs": description_text }) if isinstance(audio_bytes, bytes): st.audio(audio_bytes, format='audio/ogg') else: st.warning('Что-то пошло не так, попробуйте еще раз.') st.success('Готово')