Spaces:
Running
Running
| import gradio as gr | |
| from PIL import Image | |
| import numpy as np | |
| import faiss | |
| import torch | |
| #載入聊天機器人模型 | |
| from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM,TextIteratorStreamer,AutoModel | |
| from threading import Thread | |
| tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct") | |
| model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct") | |
| # device = "cuda" | |
| # model.to(device) | |
| def chat(message, history): | |
| prompt = [ | |
| {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, | |
| ] | |
| for i in history: | |
| prompt.append({"role": "user", "content": i[0]}) | |
| prompt.append({"role": "assisant", "content": i[1]}) | |
| prompt.append({"role": "user", "content": message}) | |
| messages = prompt | |
| text = tokenizer.apply_chat_template( | |
| messages, | |
| tokenize=False, | |
| add_generation_prompt=True | |
| ) | |
| # model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to("cuda") | |
| model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt") | |
| streamer = TextIteratorStreamer(tokenizer, timeout=10., skip_prompt=True, skip_special_tokens=True) | |
| generate_kwargs = dict( | |
| model_inputs, | |
| streamer=streamer, | |
| max_new_tokens=512, | |
| do_sample=True, | |
| top_p=0.95, | |
| top_k=1000, | |
| temperature=1.0, | |
| ) | |
| t = Thread(target=model.generate, kwargs=generate_kwargs) | |
| t.start() | |
| partial_message = "" | |
| for new_token in streamer: | |
| partial_message += new_token | |
| yield partial_message | |
| #AI履歷助手(使用RAG) | |
| embd= AutoModel.from_pretrained('jinaai/jina-embeddings-v2-base-zh', trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16) | |
| doc={'技能':'python，深度學習，web開發，數據分析', | |
| '經歷':'ICIM2024研討會、碩士期間擔任指導教授所開的類神經網路課程助教、大學專題實務成果展競賽亞軍，技術類業界評選第一名。', | |
| '論文概述':'題為「基於情緒支持的對話：融合情緒感知和關鍵字識別的研究」。研究旨在通過聊天機器人為情緒困擾者提供陪伴，緩解其短期心理壓力。本文提出的模型結合情緒標籤和關鍵字識別技術，與其他基礎模型相比，能夠提供更精準的回復，從而更有效地支持用戶的情緒需求。', | |
| '證照':'電腦硬體裝修丙級、電腦硬體裝修乙級、Database Administration Fundamentals、Software Development Fundamentals、Networking Fundamentals、CRM Merchandise Analyst、Enterprise Resource Planning', | |
| '助教工作內容':'主要協助老師指導學生實作部分。包括使用 WEKA 軟體教導學生快速構建和分析機器學習模型，並解釋模型結果的含義。後期則引導學生安裝 Python 環境，撰寫並執行機器學習模型的程式碼，幫助學生在未來能夠運用 AI 技術更有效地完成工作。', | |
| '專題內容':'專題名稱：熱影像結合人臉偵測暨網頁瀏覽系統。為因應新冠疫情，無接觸體溫檢測需求激增，本專題開發了利用紅外線熱影像和後端資料庫蒐集，最終實現異地閱覽和確保體溫監測的安全與效率。/n我的貢獻：硬體設備組裝、人臉偵測和後端資料庫及視覺化', | |
| '專案':'學生點名系統、氣管插管預測、貨車車牌辨識、聊天機器人', | |
| '學生點名系統簡述':''' | |
| 動機與目的： 鑒於每次上課點名都是老師的一大負擔，開發了這個學生點名系統，旨在幫助老師更有效地進行點名。本專案使用 Laravel 開源 PHP Web 框架開發，主要功能包括： | |
| 老師功能： | |
| - 查看課表及點名記錄 | |
| - 查看學生出缺席和請假狀況 | |
| - 審核學生請假申請 | |
| 學生功能： | |
| - 查看課表及進行點名 | |
| - 查看出缺席和請假記錄 | |
| - 申請請假 | |
| 該完整專案在github上，網址：https://github.com/WISD-2020/final02 | |
| ''', | |
| '氣管插管預測簡述':'動機與目的：為了協助醫生在執行插管時更精確地將氧氣管置入正確位置，我們利用影像分割技術（如 TransUnet、UNet++ 等）來實現該目標。最後，我們結合邊緣檢測與形態學技術，精確量化預測與實際的誤差，以提高插管的成功率並降低風險。', | |
| '貨車車牌辨識簡述':'動機與目的：為了提高貨車進出倉庫的效率，我們建立一個車牌辨識系統，該系統基於深度學習技術，主要透過yolo來偵測車牌位置，再透過OCR技術來識別車牌號碼，最後將車牌號碼與倉庫數據庫進行比對，以確保進出貨物的準確性。 ', | |
| '聊天機器人簡述':'過去在研究語言模型時，尚未設計與機器人對話的專屬介面，因此這次實作了一個簡單的聊天機器人介面。該聊天機器人基於 Qwen 大型預訓練語言模型，這是一個多語言支持的模型，供使用者進行互動體驗。', | |
| } | |
| docs=['主要的技能(技術)包含：python，深度學習，web開發，數據分析', | |
| '特別經歷包含:ICIM2024研討會、碩士期間擔任指導教授所開的類神經網路課程助教、大學專題實務成果展競賽亞軍，技術類業界評選第一名。', | |
| '論文概述:題為「基於情緒支持的對話：融合情緒感知和關鍵字識別的研究」。研究旨在通過聊天機器人為情緒困擾者提供陪伴，緩解其短期心理壓力。本文提出的模型結合情緒標籤和關鍵字識別技術，與其他基礎模型相比，能夠提供更精準的回復，從而更有效地支持用戶的情緒需求。', | |
| '在高中和大學時期所拿到的證照有：電腦硬體裝修丙級、電腦硬體裝修乙級、Database Administration Fundamentals、Software Development Fundamentals、Networking Fundamentals、CRM Merchandise Analyst、Enterprise Resource Planning', | |
| '助教工作內容:主要協助老師指導學生實作部分。包括使用 WEKA 軟體教導學生快速構建和分析機器學習模型，並解釋模型結果的含義。後期則引導學生安裝 Python 環境，撰寫並執行機器學習模型的程式碼，幫助學生在未來能夠運用 AI 技術更有效地完成工作。', | |
| '大學專題內容:專題名稱：熱影像結合人臉偵測暨網頁瀏覽系統。為因應新冠疫情，無接觸體溫檢測需求激增，本專題開發了利用紅外線熱影像和後端資料庫蒐集，最終實現異地閱覽和確保體溫監測的安全與效率。/n我的貢獻：硬體設備組裝、人臉偵測和後端資料庫及視覺化', | |
| '參與過的專案包含：學生點名系統、氣管插管預測、貨車車牌辨識、聊天機器人', | |
| '''學生點名系統簡述: | |
| 動機與目的： 鑒於每次上課點名都是老師的一大負擔，開發了這個學生點名系統，旨在幫助老師更有效地進行點名。本專案使用 Laravel 開源 PHP Web 框架開發，主要功能包括： | |
| 老師功能： | |
| - 查看課表及點名記錄 | |
| - 查看學生出缺席和請假狀況 | |
| - 審核學生請假申請 | |
| 學生功能： | |
| - 查看課表及進行點名 | |
| - 查看出缺席和請假記錄 | |
| - 申請請假 | |
| 該完整專案在github上，網址：https://github.com/WISD-2020/final02 | |
| ''', | |
| '氣管插管預測簡述:動機與目的：為了協助醫生在執行插管時更精確地將氧氣管置入正確位置，我們利用影像分割技術（如 TransUnet、UNet++ 等）來實現該目標。最後，我們結合邊緣檢測與形態學技術，精確量化預測與實際的誤差，以提高插管的成功率並降低風險。', | |
| '貨車車牌辨識簡述:動機與目的：為了提高貨車進出倉庫的效率，我們建立一個車牌辨識系統，該系統基於深度學習技術，主要透過yolo來偵測車牌位置，再透過OCR技術來識別車牌號碼，最後將車牌號碼與倉庫數據庫進行比對，以確保進出貨物的準確性。 ', | |
| '聊天機器人簡述:過去在研究語言模型時，尚未設計與機器人對話的專屬介面，因此這次實作了一個簡單的聊天機器人介面。該聊天機器人基於 Qwen 大型預訓練語言模型，這是一個多語言支持的模型，供使用者進行互動體驗。', | |
| ] | |
| def get_embedding(text): | |
| embd_ = embd.encode(text) | |
| embd_ = embd_ / np.linalg.norm(embd_) # 归一化 | |
| return embd_ | |
| #建立嵌入向量庫 | |
| def add_to_faiss_index(embeddings): | |
| vector = np.array(embeddings) | |
| # 设置检索维度 | |
| index = faiss.IndexFlatIP(vector.shape[1]) | |
| faiss.normalize_L2(vector) | |
| index.add(vector) | |
| return index | |
| embedding_array = [get_embedding(text) for text in doc] | |
| faiss_index =add_to_faiss_index(embedding_array) | |
| embedding_array_1 = [get_embedding(text) for text in docs] | |
| faiss_index_1 =add_to_faiss_index(embedding_array_1 ) | |
| def vector_search(index,index_1, query_embedding, k=3, threshold=0.5): | |
| distances, indices = index.search(np.array([query_embedding]), k) | |
| # 如果想要筛选相似度大于某个阈值的结果，可以这样做 | |
| results = [] | |
| for i in range(k): | |
| if distances[0][i] > threshold: # 余弦相似度的距离应该是越大越相似 | |
| results.append(docs[indices[0][i]]) | |
| if not results: | |
| distances, indices = index_1.search(np.array([query_embedding]), k) | |
| for i in range(k): | |
| if distances[0][i] > 0.4: # 余弦相似度的距离应该是越大越相似 | |
| results.append(docs[indices[0][i]]) | |
| print('\n'.join(results)) | |
| return results if results else None | |
| def resume_QA(message, history): | |
| query_embedding = get_embedding(message) | |
| search_results = vector_search(faiss_index,faiss_index_1, query_embedding) | |
| if search_results: | |
| search_results='\n'.join(search_results) | |
| prompt = [ | |
| {"role": "system", "content":f""" | |
| 你是一位助手，幫助人家了解巫宇哲這個人。你只能根據下列提供的資訊回答問題，並且所有回答必須完全符合已提供的資訊，不能添加任何新內容或自己推測的訊息。如果問題的答案不在提供的資訊中，請明確回答 "沒有這方面的資料"。所有回答必須基於已提供的資料。 | |
| 並且**嚴禁提及自己是 AI 或無法回答問題**。所有回答必須基於已提供的資料，禁止出現類似「在這個特定的環境下，我無法提供詳細信息」、「我是AI，無法回答此問題」或任何與 AI 自身相關的回覆。 | |
| 提供的資訊： | |
| Name: 巫宇哲 | |
| {search_results} | |
| 請根據上面的資訊來回答問題。 | |
| """} | |
| ] | |
| for i in history: | |
| prompt.append({"role": "user", "content": i[0]}) | |
| prompt.append({"role": "assisant", "content": i[1]}) | |
| prompt.append({"role": "user", "content": message}) | |
| messages = prompt | |
| text = tokenizer.apply_chat_template( | |
| messages, | |
| tokenize=False, | |
| add_generation_prompt=True | |
| ) | |
| model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to("cuda") | |
| streamer = TextIteratorStreamer(tokenizer, timeout=50., skip_prompt=True, skip_special_tokens=True) | |
| generate_kwargs = dict( | |
| model_inputs, | |
| streamer=streamer, | |
| max_new_tokens=512, | |
| do_sample=True, | |
| temperature=0.9, | |
| top_k=5, | |
| top_p=0.95, | |
| min_length=50, | |
| ) | |
| t = Thread(target=model.generate, kwargs=generate_kwargs) | |
| t.start() | |
| partial_message = "" | |
| for new_token in streamer: | |
| partial_message += new_token | |
| yield partial_message | |
| avatar_images = ["https://cdn-icons-png.flaticon.com/128/3135/3135715.png", | |
| "https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcTIJYnfODgs7q_Q4k6RoUL592NBlSF7wUTEhT92lRyqc4HTunB-"] | |
| custom_css = """ | |
| .gradio-container {background-color: #f0f0f0;padding-top: 0px !important;} | |
| /*.container {max-width: 100px; margin: 0; font-family: 'Arial', sans-serif;}*/ | |
| .header {background-color: #2c3e50; color: white; padding: 10px; text-align: center; border-radius: 10px 10px 0 0;margin-bottom: 0; /* Ensure no margin below header */} | |
| .content {background-color: white; padding: 10px; border-radius: 0 0 10px 10px; margin: 0;margin-top: 0;} | |
| .profile-pic {width: 150px; height: 150px; border-radius: 50%; margin: 20px auto; display: block;} | |
| .skills {display: flex; justify-content: space-around; margin-top: 20px;margin-bottom: 20px;} | |
| .skill {text-align: center; padding: 10px; background-color: #ecf0f1; border-radius: 5px;} | |
| .cert-row {border-bottom: 1px solid #ddd; padding: 10px 0;} | |
| .cert-header {background-color: #f2f2f2; font-weight: bold;} | |
| /* footer styling */ | |
| .gradio-container footer { | |
| display: none !important; | |
| } | |
| .custom-footer { | |
| text-align: center; | |
| padding: 0; /* 减小上下内边距 */ | |
| # line-height: 1.2; /* 减小行高 */ | |
| margin-top: 0; /* 减小与上方内容的间距 */ | |
| margin-bottom: 0; /* 减小与下方内容的间距 */ | |
| } | |
| .custom-footer p { | |
| margin: 0; /* 移除段落的默认外边距 */ | |
| } | |
| /* 主要針對chatbot聊天對話框設計版面*/ | |
| .custom-chatbot { | |
| background-color: #FBFBFF !important; /* 機器人對話框背景顏色 */ | |
| } | |
| .custom-chatbot .flex-wrap.user { | |
| background-color: #ECF5FF !important; /* 使用者訊息框的背景顏色 */ | |
| border: solid 1px #E6CAFF | |
| } | |
| .custom-chatbot .flex-wrap.bot { | |
| background-color: #ECF5FF !important; /* 使用者訊息框的背景顏色 */ | |
| border: solid 1px #E6CAFF | |
| } | |
| .custom-chatbot label.svelte-1b6s6s { | |
| background-color: #E8FFF5 !important; /* 設定背景顏色 */ | |
| } | |
| button.lg.primary.svelte-cmf5ev { | |
| background-image: linear-gradient(120deg, #a1c4fd 0%, #c2e9fb 100%) !important; /* 按鈕背景顏色 */ | |
| color: #4F4F4F !important; /* 文字顏色 */ | |
| } | |
| """ | |
| custom_footer = """ | |
| <div class="custom-footer"> | |
| <p>© 2024 Your Company Name. All rights reserved.</p> | |
| </div> | |
| """ | |
| def load_image(image_path): | |
| img = Image.open(image_path) | |
| return np.array(img) | |
| #讀取頭貼 | |
| image_path = "/content/drive/My Drive/個人資料/頭貼.jpg" | |
| # profile_array = load_image(image_path) | |
| #讀去證照圖片 | |
| import gradio as gr | |
| def render_html(prove): | |
| if prove is not None: | |
| return f'<a href="{prove}" target="_blank">點擊查看證明</a>' | |
| else: | |
| return '' | |
| with gr.Blocks(css=custom_css,title='我的履歷') as resume_app:# title可以修改页面标题 | |
| # with gr.Column(): | |
| gr.HTML(""" | |
| <div class="header"> | |
| <h1>巫宇哲的個人簡歷</h1> | |
| <p>軟體工程師 | AI 愛好者 | 數據分析師</p> | |
| </div> | |
| """) | |
| with gr.Tab("履歷資料",elem_classes="content"): | |
| with gr.Row(): | |
| with gr.Column(scale=1): | |
| gr.Image('履歷資料/頭貼.jpg', elem_classes="profile-pic",show_label=False) | |
| gr.Markdown(""" | |
| <div style="text-align:center;"> | |
| <p style="margin-bottom: 0;"> | |
| 📧 <a href="mailto:a0903153387@yahoo.com.tw" style="text-decoration: none; color: inherit;">a0903153387@yahoo.com.tw</a> | |
| </p> | |
| <p style="margin-bottom: 0;"> | |
| 📱 <a href="tel:+1234567890" style="text-decoration: none; color: inherit;">0916-418068</a> | |
| </p> | |
| <p style="margin-bottom: 0; display: flex; align-items: center; justify-content: center;"> | |
| <img src="https://github.githubassets.com/images/modules/logos_page/GitHub-Mark.png" alt="GitHub" style="width:16px; height:16px; margin-right: 5px;"> | |
| <a href="https://github.com/3A732038" target="_blank" style="text-decoration: none; color: inherit;">github.com/3A732038</a> | |
| </p> | |
| </div> | |
| """) | |
| gr.Markdown(""" | |
| 關於我 | |
| === | |
| 熱衷於探索 AI 技術的軟體工程師，擅長 Python 和機器學習。 | |
| 熟悉各類開發工具與框架，並具備網站開發與資料庫使用經驗。喜歡將創新想法轉化為實際應用。 | |
| """) | |
| gr.Markdown(""" | |
| 技能 | |
| === | |
| """) | |
| with gr.Row(elem_classes="skills"): | |
| for skill in ["Python", "深度學習", "Web 開發", "數據分析"]: | |
| gr.Markdown(f"<div class='skill'>{skill}</div>") | |
| with gr.Row(): | |
| with gr.Column(scale=2): | |
| gr.Markdown(""" | |
| 特殊經歷 | |
| === | |
| """) | |
| prove=['file/履歷資料/研討會證明.png',None,'file/履歷資料/專題名次.pdf'] | |
| name=['ICIM2024研討會: 提交的研究成果被接受，並在研討會上進行了發表。','碩二下學期擔任指導教授所開的類神經網路課程助教。','大學專題實務成果展競賽亞軍，技術類業界評選第一名。'] | |
| describe=['本研究基於研究所時期的成果，題為「基於情緒支持的對話：融合情緒感知和關鍵字識別的研究」。研究旨在通過聊天機器人為情緒困擾者提供陪伴，緩解其短期心理壓力。本文提出的模型結合情緒標籤和關鍵字識別技術，與其他基礎模型相比，能夠提供更精準的回復，從而更有效地支持用戶的情緒需求。<a href="file/履歷資料/巫宇哲_研討會.pdf" target="_blank">投稿內文連結</a>', | |
| '主要協助老師指導學生實作部分。包括使用 WEKA 軟體教導學生快速構建和分析機器學習模型，並解釋模型結果的含義。後期則引導學生安裝 Python 環境，撰寫並執行機器學習模型的程式碼，幫助學生在未來能夠運用 AI 技術更有效地完成工作。' , | |
| '<i>專題名稱：熱影像結合人臉偵測暨網頁瀏覽系統。</i></br>為因應新冠疫情，無接觸體溫檢測需求激增，本專題開發了利用紅外線熱影像和後端資料庫蒐集，最終實現異地閱覽和確保體溫監測的安全與效率。<a href="file/履歷資料/專題文件.pdf" target="_blank">專題內文連結</a></br></br><b>我的貢獻：硬體設備組裝、人臉偵測和後端資料庫及視覺化</b>' | |
| ] | |
| for i in range(len(name)): | |
| gr.HTML(f""" | |
| <div style="margin-bottom: 10px;"> | |
| <ui> | |
| <li> | |
| <p style="font-size: 1.3em; font-weight: bold;">{name[i]}</p> | |
| <span style="font-size: 1.0em; font-weight: normal;"> | |
| {render_html(prove[i])} | |
| </span> | |
| </li> | |
| </ui> | |
| </div> | |
|  <strong>內容簡述：</strong> {describe[i]} | |
| </br> | |
| </br> | |
| """) | |
| with gr.Column(scale=1): | |
| gr.HTML(''' | |
| <div style="font-size: 32px; font-weight: bold; color: #2c3e50; margin: 0; padding: 0;"> | |
| 證照 | |
| </div> | |
| <hr style="border: none; border-top: 2px solid #2c3e50; margin: 1% 0;"> | |
| ''') | |
| # Certificate table header | |
| with gr.Row(elem_classes="cert-row cert-header"): | |
| with gr.Column(scale=1, min_width=100): | |
| gr.Markdown("### 證照名稱") | |
| with gr.Column(scale=1, min_width=100): | |
| gr.Markdown("### 證照機構") | |
| with gr.Column(scale=2, min_width=200): | |
| gr.Markdown("### 證照照片") | |
| # Certificate data rows | |
| certificates = [ | |
| ("電腦硬體裝修丙級", "勞動部", "履歷資料/硬體裝修丙級_mask.jpg"), | |
| ("電腦硬體裝修乙級", "勞動部", "履歷資料/硬體裝修乙級_mask.jpg"), | |
| ("Database Administration Fundamentals", "微軟", "履歷資料/DAF.jpg"), | |
| ("Software Development Fundamentals", "微軟", "履歷資料/SDF.jpg"), | |
| ("Networking Fundamentals", "微軟", "履歷資料/NF.png"), | |
| ("CRM Merchandise Analyst", "微析科技", "履歷資料/crm_mask.jpg"), | |
| ("Enterprise Resource Planning", "中華企業資源規劃學會", "履歷資料/erp.jpg"), | |
| ] | |
| for cert_name, cert_org, cert_img in certificates: | |
| with gr.Row(elem_classes="cert-row"): | |
| with gr.Column(scale=1, min_width=100): | |
| gr.Markdown(cert_name) | |
| with gr.Column(scale=1, min_width=100): | |
| gr.Markdown(cert_org) | |
| with gr.Column(scale=2, min_width=200): | |
| gr.Image(cert_img, height=100, show_label=False) | |
| with gr.Tab("專案展示",elem_classes="content"): | |
| with gr.Row(): | |
| with gr.Column(scale=1): | |
| gr.Markdown(""" | |
| ## 學生點名系統 | |
| <strong>動機與目的：</strong> 鑒於每次上課點名都是老師的一大負擔，開發了這個學生點名系統，旨在幫助老師更有效地進行點名。本專案使用 Laravel 開源 PHP Web 框架開發，主要功能包括： | |
| <div style="display: flex;"> | |
| <div style="width: 20%;"> | |
| <b>老師功能</b>： | |
| </br> | |
| - 查看課表及點名記錄</br> | |
| - 查看學生出缺席和請假狀況</br> | |
| - 審核學生請假申請 | |
| </div> | |
| <div style="width: 20%;"> | |
| <b>學生功能：</b> | |
| </br> | |
| - 查看課表及進行點名</br> | |
| - 查看出缺席和請假記錄</br> | |
| - 申請請假 | |
| </div> | |
| </div> | |
| </br> | |
| 下圖為學生點名系統的截圖： | |
| """) | |
| with gr.Row(): | |
| with gr.Column(scale=1): | |
| gr.Markdown("""老師主頁課表封面""") | |
| gr.Image('履歷資料/網頁1.jpg',container=False)#container 決定是否外面有框框 | |
| with gr.Column(scale=1): | |
| gr.Markdown("""老師查看出缺席""") | |
| gr.Image('履歷資料/網頁2.jpg',container=False) | |
| gr.Markdown("""完整專案可參閱本github：<a href="https://github.com/WISD-2020/final02" target="_blank">學生點名系統專案</a>""") | |
| gr.Markdown("""<hr style="border-top: 2px solid;border-color:#169bf2;">""") | |
| gr.Markdown(""" | |
| ## 氣管插管預測 | |
| <strong>動機與目的：</strong>為了協助醫生在執行插管時更精確地將氧氣管置入正確位置，我們利用影像分割技術（如 TransUnet、UNet++ 等）來實現該目標。最後，我們結合邊緣檢測與形態學技術，精確量化預測與實際的誤差，以提高插管的成功率並降低風險。 | |
| 該成果如下展示： | |
| """) | |
| #提交要的範例後顯示對應該範例氣管插管真實和預測位置 | |
| def choice(input_idx,img): | |
| if input_idx == "example_2": | |
| return (gr.Image('履歷資料/EET_project/ex_2_pred.jpg', container=False,interactive=False,label='影像切割所預測出來的mask',visible=True,height=310), | |
| gr.Image('履歷資料/EET_project/ex_2_label.jpg', container=False,interactive=False,label='真實氣管的mask位置',visible=True,height=310) | |
| ) | |
| elif input_idx == "example_3": | |
| return (gr.Image('履歷資料/EET_project/ex_3_pred.jpg', container=False,interactive=False,label='影像切割所預測出來的mask',visible=True,height=310), | |
| gr.Image('履歷資料/EET_project/ex_3_label.jpg', container=False,interactive=False,label='真實氣管的mask位置',visible=True,height=310) | |
| ) | |
| else: | |
| return (gr.Image('履歷資料/EET_project/ex_1_pred.jpg', container=False,interactive=False,label='影像切割所預測出來的mask',visible=True,height=310), | |
| gr.Image('履歷資料/EET_project/ex_1_label.jpg', container=False,interactive=False,label='真實氣管的mask位置',visible=True,height=310) | |
| ) | |
| # 定義一個函數來根據 Dropdown 的選擇更新圖片 | |
| def update_image(choice): | |
| # 根據選擇返回對應的圖片 | |
| if choice == "example_1": | |
| return '履歷資料/EET_project/ex_1_init.jpg' | |
| elif choice == "example_2": | |
| return '履歷資料/EET_project/ex_2_init.jpg' | |
| elif choice == "example_3": | |
| return '履歷資料/EET_project/ex_3_init.jpg' | |
| with gr.Row(): | |
| with gr.Column(scale=1): | |
| dropdown = gr.Dropdown(["example_1", "example_2", "example_3"], label="Endotracheal Tube資料", info="氣管X-ray影像", value="example_1", interactive=True) | |
| image = gr.Image('履歷資料/EET_project/ex_1_init.jpg', container=False,interactive=False) | |
| # 當 Dropdown 值改變時更新 Image | |
| dropdown.change(fn=update_image, inputs=dropdown, outputs=image) | |
| gr.Interface(choice | |
| ,inputs=[dropdown,image] | |
| ,outputs=[gr.Image(visible=False),gr.Image(visible=False)],allow_flagging='never') | |
| gr.HTML("""成果文件檔案：<a href="file/履歷資料/EET_project/EET_doc.pdf" target="_blank">EET成果文件檔</a>  完整專案可參閱本github：<a href="https://github.com/3A732038/hw2_M11123020" target="_blank">EET專案</a>""") | |
| gr.Markdown("""<hr style="border-top: 2px solid;border-color:#169bf2;">""") | |
| gr.Markdown(""" | |
| ## 貨車車牌辨識 | |
| <strong>動機與目的：</strong>為了提高貨車進出倉庫的效率，我們建立一個車牌辨識系統，該系統基於深度學習技術，主要透過yolo來偵測車牌位置，再透過OCR技術來識別車牌號碼，最後將車牌號碼與倉庫數據庫進行比對，以確保進出貨物的準確性。 | |
| 該成果如下影片展示： | |
| """) | |
| with gr.Row(): | |
| with gr.Column(scale=1): | |
| gr.Video('履歷資料/貨車車牌/video_0001.mp4',label='原始貨車影片') | |
| with gr.Column(scale=1): | |
| gr.Video('履歷資料/貨車車牌/video_0001_result.mkv',label='車牌辨識影片') | |
| gr.HTML("""成果文件檔案：<a href="file/履歷資料/貨車車牌/貨車車牌_doc.pdf" target="_blank">貨車車牌成果文件檔</a>  完整專案可參閱本github：<a href="https://github.com/3A732038/hw3_M11123020" target="_blank">貨車車牌辨識專案</a>""") | |
| gr.Markdown("""<hr style="border-top: 2px solid;border-color:#169bf2;">""") | |
| gr.Markdown(""" | |
| ## 聊天機器人 | |
| """) | |
| gr.Markdown(""" | |
| <strong>動機與目的：</strong>過去在研究語言模型時，尚未設計與機器人對話的專屬介面，因此這次實作了一個簡單的聊天機器人介面。該聊天機器人基於 Qwen 大型預訓練語言模型，這是一個多語言支持的模型，供使用者進行互動體驗。 | |
| <br> | |
| ※ 注意：若畫面出現 error，請重新整理頁面！ | |
| """) | |
| gr.ChatInterface( | |
| chat, | |
| chatbot=gr.Chatbot(avatar_images=avatar_images), | |
| textbox=gr.Textbox(placeholder="輸入你的訊息...", elem_id="textbox"), | |
| submit_btn='送出', | |
| clear_btn='清除', | |
| retry_btn='重新送出', | |
| undo_btn=None | |
| ) | |
| gr.Markdown("""<hr style="border-top: 2px solid;border-color:#169bf2;">""") | |
| gr.HTML(f""" | |
| <h2>其他專案</h2> | |
| <h3> | |
| <ul> <li>分類預測和回歸預測：</li> </ul> | |
| </h3> | |
| 使用<a href="https://archive.ics.uci.edu/dataset/2/adult">成人資料集</a> 進行測試，針對收入（income）欄位進行分類預測，針對每週工時（hours-per-week）欄位進行回歸預測。我們應用了決策樹、隨機森林、支援向量機等機器學習演算法，並使用混淆矩陣、ROC 曲線、AUC 等指標來評估模型的表現。 | |
| <h3> | |
| <ul> <li>分群預測：</li> </ul> | |
| </h3> | |
| 使用<a href="https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris">IRIS資料集</a>進行分群預測，採用了 K-means、DBSCAN 和層次聚類演算法。模型表現的評估則基於 purity 指標。 | |
| <h3> | |
| <ul> <li>關聯規則：</li> </ul> | |
| </h3> | |
| 使用交易資料集進行關聯規則分析，採用了 Apriori 和 FP-Growth 演算法來找出產品之間的關聯，並以支持度與置信度來評估規則的強度。該完整內容如右：<a href="file/履歷資料/DM/DM_4.pdf" target="_blank">關聯規則文件檔案</a> | |
| <h3> | |
| <ul> <li>深度學習做分類和回歸預測：</li> </ul> | |
| </h3> | |
| 與上述分類與回歸預測相似，使用 <a href="https://archive.ics.uci.edu/dataset/2/adult">成人資料集</a>作為測試，不同之處在於這次使用了自建的類神經網路進行預測，評估指標依然保持一致。 | |
| <h3> | |
| <ul> <li>降維：</li> </ul> | |
| </h3> | |
| 應用了多維縮放（MDS）與 t-SNE 等降維技術，將高維資料降至二維並進行視覺化展示。同時，對於名目尺度資料，我們除了使用 one-hot encoding，還特別測試了 word embedding 技術。該完整內容如右：<a href="file/履歷資料/ML/ML_4.pdf" target="_blank">降維文件檔案</a> | |
| """) | |
| with gr.Tab("AI小助手",elem_classes="content"): | |
| gr.Markdown(""" | |
| ## <div align='center' >AI履歷助手：巫宇哲的智能個人資料查詢</div> | |
| <strong>主要用途：</strong>此語言模型運用檢索增強生成 (RAG) 技術，為巫宇哲的個人資訊提供客製化聊天服務。透過實時檢索相關資料，模型能夠準確且生成個性化回覆，無需額外訓練。 | |
| 特別適合在有新資料時，模型能即時更新知識，而無需反覆進行訓練，或是在無法進行大規模模型訓練的情境下使用。<br> | |
| ※ 注意：該模型提供的資訊僅供參考，可能存在誤差，請根據履歷資料和專案展示頁面加以判斷。若是出現模型回答不好的情況也可以按重新發送按鈕，讓模型在回答一次。 | |
| """) | |
| gr.ChatInterface( | |
| resume_QA, | |
| chatbot=gr.Chatbot(height=400, elem_classes="custom-chatbot",avatar_images=avatar_images), | |
| textbox=gr.Textbox(placeholder="Ask me a yes or no question", container=False, scale=7), | |
| examples=["有參與過那些專案?", "有哪些證照或是技能?", "有什麼特殊經歷?","貨車車牌辨識在做什麼?","會使用python嗎?"], | |
| cache_examples=True, | |
| retry_btn="Retry", | |
| undo_btn="Delete Previous", | |
| clear_btn="Clear", | |
| ) | |
| # gr.HTML(custom_footer) | |
| resume_app.launch(allowed_paths=['./'],favicon_path='履歷資料/android-chrome-512x512.png') |