From 7b1e944abde9f56d4baaa45daab7fbb2ac1137a8 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: KAKornienko <kornienko.k.a.27@gmail.com>
Date: Wed, 12 Oct 2022 15:54:02 +0500
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=D0=A1=D0=B4=D0=B5=D0=BB=D0=B0=D0=BB=20=D1=82?=
 =?UTF-8?q?=D0=B5=D1=81=D1=82=D0=BE=D0=B2=D0=BE=D0=B5=20=D0=B7=D0=B0=D0=B4?=
 =?UTF-8?q?=D0=B0=D0=BD=D0=B8=D0=B5?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 python/Dockerfile              | 18 +++++++++++
 python/README.md               | 58 ++++------------------------------
 python/app/OutFormating.py     |  6 ++++
 python/app/emotion_analyzer.py | 16 ++++++++++
 python/app/main.py             | 12 +++++++
 python/requirements.txt        |  6 ++++
 6 files changed, 64 insertions(+), 52 deletions(-)
 create mode 100644 python/Dockerfile
 create mode 100644 python/app/OutFormating.py
 create mode 100644 python/app/emotion_analyzer.py
 create mode 100644 python/app/main.py
 create mode 100644 python/requirements.txt

diff --git a/python/Dockerfile b/python/Dockerfile
new file mode 100644
index 0000000..34d4d1d
--- /dev/null
+++ b/python/Dockerfile
@@ -0,0 +1,18 @@
+# 
+FROM python:3.10
+
+# 
+WORKDIR /code
+
+# 
+COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt
+
+# 
+RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
+
+# 
+COPY ./app /code/app
+# 
+ENV PYTHONPATH="/code/app"
+#
+CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
\ No newline at end of file
diff --git a/python/README.md b/python/README.md
index c4abd13..b7cb3ef 100644
--- a/python/README.md
+++ b/python/README.md
@@ -1,53 +1,7 @@
-# Тестовое задание для Python разработчика
-## Рекомендации по выполнению задания
-1. Использовать python для выполнения задания
-2. Применить для разработки API сервиса фреймворк FastAPI
-4. Использовать библиотеки FastAPI, torch, transformers
-5. Для запуска FastAPI использовать uvicorn
+Для запуска приложения необходимо установить и включить Docker Desktop последней версии 
+Находясь в директории с Dockerfile запустить следующие команды: 
+docker build -t myimage .
+docker run -d --name mycontainer -p 8000:8000 myimage
 
-## Задание
-1. Встроить модель (https://huggingface.co/Aniemore/rubert-tiny2-russian-emotion-detection) в API сервис. Модель выполняет анализ тональности (sentiment analysis) предложения.
-2. В API сервисе нужно реализовать endpoint на который методом POST будет отправляться предложение для анализа. Название эндпоинта придумать самостоятельно.
- ### Пример:
- #### Запрос:
-````
-{"text": "Это API сервис"}
-````
- #### Ответ: 
-````
-{
-  "results": [
-    {
-      "label": "neutral",
-      "score": 0.9809684157371521
-    },
-    {
-      "label": "enthusiasm",
-      "score": 0.006884392816573381
-    },
-    {
-      "label": "anger",
-      "score": 0.006308802869170904
-    },
-    {
-      "label": "sadness",
-      "score": 0.006137280724942684
-    },
-    {
-      "label": "happiness",
-      "score": 0.004910049494355917
-    },
-    {
-      "label": "fear",
-      "score": 0.004772619344294071
-    },
-    {
-      "label": "disgust",
-      "score": 0.002789509715512395
-    }
-  ]
-}
-  ````
-3. В сервисе реализовать сборку документации(swagger) которая должны быть доступна по URL `/docs`. 
-4. Сделать ПР с кодом и Dockerfile для сборки контейнера с сервисом. После запуска контейнера сервис должен быть доступен на порту 8000. (localhost:8000). Версии пакетов зафиксировать в requirements.txt.
-5. Написать краткую инструкцию по запуску.
+Приложение принимает POST запросы по адресу localhost:8000/analyze/{text}
+Документация доступная по localhost:8000/docs
diff --git a/python/app/OutFormating.py b/python/app/OutFormating.py
new file mode 100644
index 0000000..911d324
--- /dev/null
+++ b/python/app/OutFormating.py
@@ -0,0 +1,6 @@
+def decorate(dictionary):
+    output = {"results" : []}
+    for key, value in dictionary.items():
+        output["results"].append({"label" : key, "score" : value})
+    return output
+
diff --git a/python/app/emotion_analyzer.py b/python/app/emotion_analyzer.py
new file mode 100644
index 0000000..2ddf8e7
--- /dev/null
+++ b/python/app/emotion_analyzer.py
@@ -0,0 +1,16 @@
+import torch
+from transformers import BertForSequenceClassification, AutoTokenizer
+
+LABELS = ["neutral", "happiness", "sadness", "enthusiasm", "fear", "anger", "disgust"]
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Aniemore/rubert-tiny2-russian-emotion-detection')
+model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('Aniemore/rubert-tiny2-russian-emotion-detection')
+
+@torch.no_grad()
+def predict_emotions(text: str) -> list:
+    inputs = tokenizer(text, max_length=512, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
+    outputs = model(**inputs)
+    predicted = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=1)
+    emotions_list = {}
+    for i in range(len(predicted.numpy()[0].tolist())):
+        emotions_list[LABELS[i]] = predicted.numpy()[0].tolist()[i]
+    return emotions_list
diff --git a/python/app/main.py b/python/app/main.py
new file mode 100644
index 0000000..64a1730
--- /dev/null
+++ b/python/app/main.py
@@ -0,0 +1,12 @@
+from fastapi import FastAPI
+import emotion_analyzer
+import OutFormating
+
+app = FastAPI()
+
+@app.post("/analyze/{text}")
+def analyze_text(text: str):
+    """ Принимает строку и возвращает анализ эмоций введённого сообщения """
+    analysis_result = emotion_analyzer.predict_emotions(text)
+    return OutFormating.decorate(analysis_result)
+    
diff --git a/python/requirements.txt b/python/requirements.txt
new file mode 100644
index 0000000..7b85162
--- /dev/null
+++ b/python/requirements.txt
@@ -0,0 +1,6 @@
+fastapi==0.85.0
+huggingface-hub==0.10.0
+pydantic==1.10.2
+torch==1.12.1
+transformers==4.22.2
+uvicorn==0.18.3
\ No newline at end of file