Spaces:
Sleeping
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| import gradio as gr | |
| from transformers import AutoProcessor, PaliGemmaForConditionalGeneration | |
| import requests | |
| from PIL import Image | |
| import torch | |
| import spaces | |
| # Baixar exemplos de gráficos | |
| torch.hub.download_url_to_file('https://raw.githubusercontent.com/vis-nlp/ChartQA/main/ChartQA%20Dataset/test/png/74801584018932.png', 'chart_example_1.png') | |
| torch.hub.download_url_to_file('https://raw.githubusercontent.com/vis-nlp/ChartQA/main/ChartQA%20Dataset/val/png/multi_col_1229.png', 'chart_example_2.png') | |
| # Carregar modelo e processador | |
| model = PaliGemmaForConditionalGeneration.from_pretrained("ahmed-masry/chartgemma") | |
| processor = AutoProcessor.from_pretrained("ahmed-masry/chartgemma") | |
| def predict(image, input_text): | |
| device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") | |
| model.to(device) | |
| image = image.convert("RGB") | |
| inputs = processor(text=input_text, images=image, return_tensors="pt") | |
| inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()} | |
| prompt_length = inputs['input_ids'].shape[1] | |
| # Gerar resposta | |
| generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512) | |
| output_text = processor.batch_decode(generate_ids[:, prompt_length:], skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0] | |
| return output_text | |
| # Definir componentes da interface | |
| image = gr.components.Image(type="pil", label="Imagem do Gráfico") | |
| input_prompt = gr.components.Textbox(label="Prompt de Entrada") | |
| model_output = gr.components.Textbox(label="Saída do Modelo") | |
| examples = [["chart_example_1.png", "Descreva a tendência das taxas de mortalidade para crianças com menos de 5 anos"], | |
| ["chart_example_2.png", "Qual é a porcentagem de respondentes que preferem o Facebook Messenger no grupo etário de 30-59 anos?"]] | |
| # Configurar e lançar a interface | |
| title = "Demonstração Interativa do Modelo ChartGemma" | |
| interface = gr.Interface(fn=predict, | |
| inputs=[image, input_prompt], | |
| outputs=model_output, | |
| examples=examples, | |
| title=title, | |
| theme='gradio/soft') | |
| interface.launch() | |