Update text_analysis.py

text_analysis.py

@@ -1,15 +1,13 @@
-# text_analysis.py
-
 from transformers import pipeline
 
+# Modeli bir kez yükleyip her seferinde yeniden yüklememek için global değişken kullanabiliriz.
+pipe = pipeline("text-generation", model="jondurbin/airoboros-gpt-3.5-turbo-100k-7b", device="cpu")
+pipe.model.config.pad_token_id = pipe.tokenizer.eos_token_id  # pad_token_id ayarı
+
 def generate_lesson_from_transcript(doc_text):
-    # Text generation pipeline'ını başlatıyoruz
-    pipe = pipeline("text-generation", model="jondurbin/airoboros-gpt-3.5-turbo-100k-7b", device="cpu")
-    
-    # pad_token_id ayarlama
-    pipe.model.config.pad_token_id = pipe.tokenizer.eos_token_id  # veya uygun bir pad token değeri
-    
-    # Ders anlatımı oluşturulacak metni üret
+    """
+    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
@@ -17,9 +15,9 @@ def generate_lesson_from_transcript(doc_text):
         with open(output_path, "w") as file:
             file.write(generated_text)
         
-        # Dosyayı Gradio ile kullanıcıya sunmak
-        return generated_text, output_path  # Burada hem metni hem de dosya yolunu döndürüyoruz
+        return generated_text, output_path
     
     except Exception as e:
-        print(f"Bir hata oluştu: {e}")
-        return "Bir hata oluştu", None  # Hata durumunda geri dönen mesaj
+        # Hata mesajını daha ayrıntılı yazdırabiliriz.
+        print(f"Bir hata oluştu: {str(e)}")
+        return "Bir hata oluştu", None