103 lines
5.8 KiB
Python
103 lines
5.8 KiB
Python
from config import LLM_MODELS # Импортируем словарь моделей
|
||
import gradio as gr
|
||
from config import GEMINI_API_KEY, IO_API_KEY
|
||
|
||
class GradioHandlers:
|
||
def __init__(self, llm_factory, ConvertMdToPdf, FileHandlers, FasterWhisper, GlueAudio):
|
||
# Объект для работы с файлами
|
||
self.fh = FileHandlers()
|
||
self.ga = GlueAudio()
|
||
self.ConvertMdToPdf = ConvertMdToPdf()
|
||
self.FasterWhisper = FasterWhisper()
|
||
self.llm_factory = llm_factory
|
||
|
||
def handleRecognizeBtn(
|
||
<<<<<<< HEAD
|
||
self,
|
||
audioFiles, model, device, compute_type, beamSize, vadFilter,
|
||
minSilenceDurationMs, speechPadMs, temp0, temp1, temp2, wordTimestamps,
|
||
noSpeechThreshold, conditionOnPreviousText, filename, outPath
|
||
):
|
||
try:
|
||
audioFile = self.ga.glue(audioFiles, output)
|
||
file = self.fh.saveFile(filename, audioFile, outPath)
|
||
|
||
return self.FasterWhisper.recognize(model, device, compute_type, file, beamSize, vadFilter, minSilenceDurationMs, speechPadMs, temp0, temp1, temp2, wordTimestamps, noSpeechThreshold, conditionOnPreviousText)
|
||
|
||
except (FileNotFoundError, RuntimeError) as e:
|
||
# Если FFmpeg не найден или произошла ошибка, сообщаем пользователю
|
||
gr.Warning(str(e))
|
||
return "" # Возвращаем пустую строку в текстовое поле
|
||
=======
|
||
self, audioFiles, model, device, compute_type, beamSize, vadFilter,
|
||
minSilenceDurationMs, speechPadMs, temp0, temp1, temp2,
|
||
wordTimestamps, noSpeechThreshold, conditionOnPreviousText, filename, outPath
|
||
):
|
||
try:
|
||
glued_audio_path = self.ga.glue(
|
||
audio_files=[f.name for f in audioFiles], # Передаем список путей
|
||
output_path=outPath,
|
||
output_filename=filename
|
||
)
|
||
except (FileNotFoundError, RuntimeError) as e:
|
||
# Если FFmpeg не найден или произошла ошибка, сообщаем пользователю
|
||
gr.Warning(str(e))
|
||
return "" # Возвращаем пустую строку в текстовое поле
|
||
|
||
# Передаем путь к склеенному файлу в FasterWhisper
|
||
return self.FasterWhisper.recognize(model, device, compute_type, str(glued_audio_path), beamSize, vadFilter, minSilenceDurationMs, speechPadMs, temp0, temp1, temp2, wordTimestamps, noSpeechThreshold, conditionOnPreviousText)
|
||
>>>>>>> 1e5105b7d658310c159c65ba318c08522506c3fb
|
||
|
||
# Функция улучшения текста
|
||
def generateByCondition(self, api_key, llm_provider,
|
||
llm_model, system_prompt, recognized_text,
|
||
llm_temperature, is_pipeline_enabled, trigger,
|
||
isSaveFile, filename, filenamePdf, output_path):
|
||
try:
|
||
# Получаем нужный провайдер через фабрику
|
||
provider = self.llm_factory(llm_provider, api_key)
|
||
except ValueError as e:
|
||
# Если API ключ не предоставлен для нужного провайдера, выводим ошибку
|
||
gr.Warning(str(e))
|
||
return gr.skip(), gr.skip()
|
||
|
||
def process():
|
||
result, md = provider.generate(llm_model, system_prompt, recognized_text, llm_temperature)
|
||
pdf, unicodeText = self.ConvertMdToPdf.convertLatexToText(md)
|
||
if isSaveFile:
|
||
self.fh.saveFile(filenamePdf, pdf, output_path)
|
||
self.fh.saveFile(filename, result, output_path)
|
||
return result, unicodeText
|
||
|
||
if (is_pipeline_enabled and trigger == "change") or (not is_pipeline_enabled and trigger == "click"):
|
||
return process()
|
||
|
||
return gr.skip(), gr.skip()
|
||
|
||
# НОВАЯ ФУНКЦИЯ для обновления списка моделей
|
||
def update_model_dropdown(self, provider):
|
||
"""
|
||
Вызывается при изменении llmProvider.
|
||
Возвращает обновленный компонент Dropdown для моделей.
|
||
"""
|
||
# Получаем список моделей для выбранного провайдера
|
||
models = LLM_MODELS.get(provider, [])
|
||
|
||
# Выбираем первое значение по умолчанию, если список не пуст
|
||
default_value = models[0] if models else None
|
||
|
||
# Возвращаем обновленный компонент. Используем 'gr' напрямую.
|
||
if provider == 'io.net': return gr.update(choices=models, value=default_value), gr.update(label='API key (required for io.net, Gemini)', value=IO_API_KEY, interactive=True)
|
||
if provider == 'Gemini': return gr.update(choices=models, value=default_value), gr.update(label='API key (required for Oio.net, Gemini)', value=GEMINI_API_KEY, interactive=True)
|
||
if provider == 'gpt4free': return gr.update(choices=models, value=default_value), gr.update(label='API key (required for Oio.net, Gemini)', value="", interactive=True)
|
||
|
||
# Функция для динамического обновления кнопки
|
||
def updateButton(self, isChecked):
|
||
if not isChecked:
|
||
variant = 'primary'
|
||
else:
|
||
variant = 'secondary'
|
||
return gr.update(interactive=not isChecked, variant=variant)
|
||
|
||
def updateTextbox(self, isChecked):
|
||
return gr.update(visible=isChecked) |