Update utils.py

utils.py

@@ -1,9 +1,12 @@
 from transformers import pipeline
 
-# Create the pipeline globally
-pipe = pipeline("text2text-generation", model="google-t5/t5-base", device="cpu")
+# Pipeline'ı global olarak oluşturuyoruz
+pipe = pipeline("translation", model="google-t5/t5-base", device="cpu")
 
 def split_text_into_chunks(text, chunk_size=1000):
+    """
+    Metni belirli sayıda kelimelik parçalara böler.
+    """
     words = text.split()
     chunks = []
     for i in range(0, len(words), chunk_size):
@@ -12,6 +15,9 @@ def split_text_into_chunks(text, chunk_size=1000):
     return chunks
 
 def generate_lesson_from_chunks(chunks):
+    """
+    Modeli her parça için çalıştırıp sonucu döndüren fonksiyon.
+    """
     generated_texts = []
     for chunk in chunks:
         generated_text = pipe(chunk, max_length=500)[0]['generated_text']
@@ -19,6 +25,34 @@ def generate_lesson_from_chunks(chunks):
     return ' '.join(generated_texts)
 
 def process_large_text(text):
+    """
+    Büyük metni işleyecek ve sonucu döndürecek fonksiyon.
+    """
     chunks = split_text_into_chunks(text, chunk_size=1000)
     generated_text = generate_lesson_from_chunks(chunks)
-    return generated_text
+    return generated_text
+
+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