text_analysis.py

from transformers import pipeline

# Modeli bir kez yükleyip her seferinde yeniden yüklememek için global değişken kullanabiliriz.
pipe = pipeline("translation", model="google-t5/t5-base", device="cpu")
pipe.model.config.pad_token_id = pipe.tokenizer.eos_token_id  # pad_token_id ayarı

def generate_lesson_from_transcript(doc_text):
    """
    Metin girişinden ders anlatımı üretir ve çıktı olarak metin ile dosya döndürür.
    """
    try:
        generated_text = pipe(doc_text, max_length=100, truncation=True)[0]['generated_text']
        output_path = "/tmp/generated_output.txt"  # Web ortamında /tmp gibi geçici bir dizin kullanabilirsiniz
        
        with open(output_path, "w") as file:
            file.write(generated_text)
        
        return generated_text, output_path
    
    except Exception as e:
        # Hata mesajını daha ayrıntılı yazdırabiliriz.
        print(f"Bir hata oluştu: {str(e)}")
        return "Bir hata oluştu", None