Merge pull request #9 from hijiki-my-dev/develop

README.md

@@ -9,31 +9,10 @@ app_file: src/app.py
 pinned: false
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-# LLM等を使用した自動ブログ記事生成
+# LLM等を使用した要約生成 in Hugging Face Spaces
 
-## 目的
-LLMやBERTなどの自然言語処理技術を使ったプロジェクトの練習をする。対象は普段書いているラノベ感想記事の自動化（は無理だけどあらすじから自分の文章っぽい感想文を生成）。
-
-機械学習を使用したプロジェクト作成〜クラウドへのデプロイまでを行う。
-
-## ステップ
-1. 既存のモデルを使用して、小説のあらすじを要約。
-2. 簡単な感想も出力に含める。
-3. 過去に書いたブログ記事を使ってファインチューニング。
-    1. 自分の文章をNotionやWebページから取得
-    2. 小説のあらすじをスクレイピングで取得
-4. 推論時にあらすじより長い文章を入力できるようにする。
-    1. 青空文庫など
-5. gradioなどで公開する。
-6. Google Cloudなどにデプロイ。
-
-## 環境
-- M1 MacBook Air(2020)
-- Python 3.11.9
-- llama-cpp-python
-    - ELYZAの量子化モデルを使用する際には必要
-    - コマンドラインツールだけでなく、XCodeのアプリ自体もインストール
-    - brewでcmakeをインストール
+## 実行環境
+[Hugging Face Spaces](https://huggingface.co/spaces/Hijiki-HF/blog_creation)
 
 ## ディレクトリ構成
 
@@ -41,18 +20,10 @@ LLMやBERTなどの自然言語処理技術を使ったプロジェクトの練
 .
 ├── Dockerfile
 ├── README.md
-├── practice
 └── src
-    ├── collect # データセットを作成する
-    ├── data
     └── app.py
 ```
 
-## 実行方法
-
-- ローカル
-
-
 ## メモ
 ### モデルについて
 - （2025/5/10）LLMをCPUで使用するのはかなり厳しい。gguf形式のものを適切に使用すれば可能かもしれないが、まずはt5などを使用する？

src/app.py

@@ -25,6 +25,12 @@ st.set_page_config(
 # アプリのタイトル
 st.title("記事要約（デモ）")
 st.subheader("入力を元に要約を生成します")
+st.markdown(
+    """
+    このアプリは、指定されたテキストを要約するためのデモです。以下の入力フォームに記事内容を入力してください。
+    CPUで動作するため時間がかかり、精度も低いです。
+    """
+)
 
 # 入力フォーム
 with st.form("input_form"):
@@ -35,7 +41,7 @@ with st.form("input_form"):
 if submit_button:
     summary = summarize_article(input_text)
 
-    st.markdown("## 生成された感想記事（デモ）")
+    st.markdown("## 生成された要約（デモ）")
     st.info(summary)
 
 # フッター