Update app.py

app.py

@@ -1,69 +1,70 @@
-from fastapi import FastAPI, HTTPException
-from pydantic import BaseModel
+import gradio as gr
 from transformers import M2M100ForConditionalGeneration, M2M100Tokenizer
 import torch
-
-# Inisialisasi FastAPI
-app = FastAPI(
-    title="M2M100 Translation API",
-    description="API untuk menerjemahkan teks dari berbagai bahasa ke bahasa Inggris menggunakan facebook/m2m100_418M.",
-    version="1.0.0"
-)
+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)
-    # Pindahkan model ke GPU jika tersedia
     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)}")
 
-# Definisikan request body
-class TranslationRequest(BaseModel):
-    text: str
-    source_lang: str  # Kode bahasa sumber, misalnya "id" untuk Indonesia, "fr" untuk Prancis
-
-# Definisikan response body
-class TranslationResponse(BaseModel):
-    translated_text: str
-
-@app.post("/translate", response_model=TranslationResponse)
-async def translate_text(request: TranslationRequest):
+# Fungsi terjemahan
+def translate_text(text, source_lang=None):
     try:
-        # Validasi kode bahasa
-        if request.source_lang not in tokenizer.supported_languages:
-            raise HTTPException(
-                status_code=400,
-                detail=f"Kode bahasa '{request.source_lang}' tidak didukung. Gunakan kode seperti 'id', 'fr', 'es', dll."
-            )
+        # 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 = request.source_lang
-
-        # Encode input teks
-        encoded = tokenizer(request.text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to(device)
+        tokenizer.src_lang = source_lang
 
-        # Generate terjemahan (target: English, "en")
+        # 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")
         )
-
-        # Decode hasil terjemahan
         translated_text = tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)[0]
 
-        return TranslationResponse(translated_text=translated_text)
+        return translated_text, source_lang
 
     except Exception as e:
-        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Error saat menerjemahkan: {str(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."
+)
 
-@app.get("/")
-async def root():
-    return {
-        "message": "Selamat datang di M2M100 Translation API! Gunakan endpoint /translate untuk menerjemahkan teks ke bahasa Inggris.",
-        "docs": "/docs"
-    }
+# Luncurkan aplikasi
+if __name__ == "__main__":
+    iface.launch()