import streamlit as st from transformers import pipeline from PIL import Image st.sidebar.header("**Instructions**") st.sidebar.markdown("Démonstrateur du modèle [QAmembert](https://huggingface.co/collections/CATIE-AQ/catie-french-qa-pack-650821750f44c341cdb8ec91) entraîné sur plus de 220 000 contextes/questions/réponses en français et capable d'indiquer si la réponse se situe ou non dans le texte fourni. Il est disponible en quatre versions : QAmemBERT1-base (110M de paramètres et taille de contexte de 512 tokens), QAmemBERT2 (112M, 1024 tokens), QAmemBERTa (111M, 1024 tokens) (**ce modèle donne les meilleurs résultats d'après nos benchmarks**) et QAmemBERT1-large (336M, 512 tokens). Pour utiliser l'application, sélectionnez la version de votre choix ci-dessous, puis renseignez un texte et une question à propos de celui-ci. Enfin appuyez sur le bouton « Appliquer le modèle » pour observer la réponse trouvée par le modèle. Pour en savoir plus sur ce modèle, vous pouvez lire l'[article de blog](https://blog.vaniila.ai/QA/) détaillant la démarche suvie.") version = st.sidebar.radio("Choix de la version du modèle :", ["QAmemBERT1-base", "QAmemBERT2", "QAmemBERTa", "QAmemBERT1-large"]) st.sidebar.markdown("---") st.sidebar.markdown("Ce modèle a été entraîné via la plateforme [*Vaniila*](https://www.vaniila.ai/) du [CATIE](https://www.catie.fr/).") image_path = 'Vaniila.png' image = Image.open(image_path) st.sidebar.image(image, caption=None, width=None, use_column_width=None, clamp=False, channels="RGB", output_format="auto") @st.cache_resource def load_model(version): if version == "QAmemBERT1-base": return pipeline('question-answering', model='CATIE-AQ/QAmembert', tokenizer='CATIE-AQ/QAmembert') if version == "QAmemBERT2": return pipeline('question-answering', model='CATIE-AQ/QAmembert2', tokenizer='CATIE-AQ/QAmembert2') if version == "QAmemBERTa": return pipeline('question-answering', model='CATIE-AQ/QAmemberta', tokenizer='CATIE-AQ/QAmemberta') else: return pipeline('question-answering', model='CATIE-AQ/QAmembert-large', tokenizer='CATIE-AQ/QAmembert-large') def results(): col1, col2, col3 = st.columns(3) if col2.button('Appliquer le modèle'): result = model(question,context) st.write("Résultat") if result['score'] < 0.01: st.info("La réponse n'est pas dans le contexte fourni.") else : st.info(result['answer']) with st.expander("Voir le détail :"): st.write("• Score :", result['score']) st.write("• Début de la réponse :", result['start']) st.write("• Fin de la réponse :", result['end']) st.write("• Réponse :", result['answer']) pass st.markdown("