Персональный помощник для студентов

• Цель проекта:

Облегчить студентам получение знаний из зарубежных источников, затрачивая на эти задачи минимум времени.

• Функциональность:

Перевод статьи с английского языка на русский и генерация краткого тезисного конспект текста.

Работающее приложение доступно по адресу http://62.84.125.121/

Начало работы

1. Инструкции по настройке окружения для скачивания и запуска проекта локально:

(Последовательно выполните на машине linux следующие команды)

• $ cd имя_папки Открыть папку в которую Вы планируте склонировать проект
• $ sudo apt update
• $ sudo apt install python3.10-venv
• $ python3 -m venv .venv Создайте новое окружение, где .venv - название окружения
• $ source .venv/bin/activate

2. Импорт и запуск проекта:

• $ git clone git@github.com:srtxtex/project_practice.git (Склонируйте проект)
• $ cd project_practice/ (Перейдите в папку проекта)
• $ pip install -r requirements.txt (Установите зависимости из файла)
• $ cd src/ (Перейдите в папку src с ресурсами проекта)
• $ python manage.py makemigrations (Подготовьтесь к миграции)
• $ python manage.py migrate (Выполните миграцию)
• $ python manage.py migrate --run-syncdb (Синхронизируйтесь)
• $ python manage.py runserver (Запустите приложение)
• Перейдите по адресу: http://127.0.0.1:8000/ в браузере

Тесты:

1. Проверка кода на PEP8:

• $pep8 sf_app/urls.py
• $pep8 main/forms.py
• $pep8 main/models.py
• $pep8 main/views.py

2. Unit тесты:

• $pytest

Использование

1. Перейдите на главную страницу приложения Home;
2. Вставьте в поле "Текст статьи" нужный для перевода текст и нажмите на кнопку Translate;

   В поле "Перевод статьи" отобразится переведенный на русский язык текст.

3. Нажмите на кнопку Summary для генерации краткого содержания статьи;

   Краткое изложение статьи отобразится в поле "Краткое содержание статьи".

Команда

• Менеджер проекта - Попова Илона К.
• Аналитик данных - Максимова Наталья В.
• Инженер по машинному обучению - Запатоцкий Юрий М.
• Full Stack разработчик - Сергеев Владимир В.
• Тестировщик QA инженер - Травков Андрей Г.
• Документалист - Рагимов Александр Ю.

Лицензия

Приложение включает в себя код из библиотеки Python, Django, Pandas, Numpy, Transformers, Hugging face, Bootstrap. Все компоненты входящие в состав приложения с открытым исходным кодом и имеют разрешающую лицензию GPL.