---
title: URFU 1 Sem Project
emoji: 📊
colorFrom: pink
colorTo: yellow
sdk: streamlit
sdk_version: 1.29.0
app_file: streamlit_app.py
pinned: false
---

Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

# urfu_1_semester
For a software engineering course

(добавлено при выполнении лабораторной работы №1)

Сформированная команда (1 человек): Никульшин Сергей Сергеевич (РИМ-130963)

Задача, выбранная для лабораторной работы №1, а также для итогового проекта: «Суммирование (создание аннотации) текста на русском языке»

В результате выполнения данной работы были протестированы все 22 предобученные модели машинного обучения, доступные на сайте huggingface.co по запросу «summarization» и выбранному языку – русскому. В итоге, наилучшие результаты (по субъективным ощущениям) показала модель «IlyaGusev/rut5_base_sum_gazeta», которая и была выбрана и будет использоваться для всей дальнейшей работы. Так же был создан файл «lab_work_1.py», в котором реализовано решение выбранной задачи с использованием данной модели машинного обучения для выбранного заранее текста-примера.

Для запуска «lab_work_1.py» должны быть установлены «transformers» и «pytorch».

(добавлено при выполнении лабораторной работы №2)

Результатом выполнения данной работы является файл «streamlit_app.py».

Для запуска «streamlit_app.py» должны быть установлены «transformers», «pytorch» и «streamlit», а также необходимо около 1 Гигабайта свободного пространства и наличие интернет-соединения для скачивания и установки выбранной ранее модели МО.

Тут не будет дана техническая документация о веб приложении, т.к. в самом приложении есть раскрывающееся краткое описание, объясняющее, как использовать данное приложение.