File size: 2,544 Bytes
85186fc |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 |
import gradio as gr
from transformers import M2M100ForConditionalGeneration, M2M100Tokenizer
import torch
from langdetect import detect, LangDetectException
# Load model dan tokenizer
model_name = "facebook/m2m100_418M"
try:
tokenizer = M2M100Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = M2M100ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
model.eval()
except Exception as e:
raise Exception(f"Gagal memuat model: {str(e)}")
# Fungsi terjemahan
def translate_text(text, source_lang=None):
try:
# Autodeteksi bahasa jika source_lang tidak diberikan
if not source_lang:
try:
detected_lang = detect(text)
if detected_lang not in tokenizer.supported_languages:
return f"Bahasa terdeteksi '{detected_lang}' tidak didukung.", detected_lang
source_lang = detected_lang
except LangDetectException:
return "Gagal mendeteksi bahasa. Harap masukkan kode bahasa sumber.", None
else:
if source_lang not in tokenizer.supported_languages:
return f"Kode bahasa '{source_lang}' tidak didukung.", None
# Set bahasa sumber
tokenizer.src_lang = source_lang
# Encode dan terjemahkan
encoded = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to(device)
generated_tokens = model.generate(
**encoded,
forced_bos_token_id=tokenizer.get_lang_id("en")
)
translated_text = tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)[0]
return translated_text, source_lang
except Exception as e:
return f"Error: {str(e)}", None
# Buat antarmuka Gradio
iface = gr.Interface(
fn=translate_text,
inputs=[
gr.Textbox(label="Teks untuk Diterjemahkan"),
gr.Dropdown(
choices=["id", "fr", "es", "de", "ja", ""], # Tambahkan lebih banyak kode bahasa jika perlu
label="Bahasa Sumber (kosongkan untuk autodeteksi)",
value=""
)
],
outputs=[
gr.Textbox(label="Terjemahan ke Bahasa Inggris"),
gr.Textbox(label="Bahasa Sumber Terdeteksi")
],
title="M2M100 Translation to English",
description="Masukkan teks untuk diterjemahkan ke bahasa Inggris. Biarkan bahasa sumber kosong untuk autodeteksi."
)
# Luncurkan aplikasi
if __name__ == "__main__":
iface.launch() |