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app.py

@@ -1,3 +1,96 @@
+
+
+# import gradio as gr
+# from huggingface_hub import hf_hub_download
+# import pickle
+# import gradio as gr
+# import numpy as np
+# import subprocess
+# import shutil
+# import matplotlib.pyplot as plt
+# from sklearn.metrics import roc_curve, auc
+# # Define the function to process the input file and model selection
+# def process_file(file,label, model_name):
+#     with open(file.name, 'r') as f:
+#         content = f.read()
+#     saved_test_dataset = "train.txt"
+#     saved_test_label = "train_label.txt"
+    
+#     # Save the uploaded file content to a specified location
+#     shutil.copyfile(file.name, saved_test_dataset)
+#     shutil.copyfile(label.name, saved_test_label)
+#     # For demonstration purposes, we'll just return the content with the selected model name
+#     if(model_name=="FS"):
+#         checkpoint="ratio_proportion_change3/output/FS/bert_fine_tuned.model.ep32"
+#     elif(model_name=="IS"):
+#         checkpoint="ratio_proportion_change3/output/IS/bert_fine_tuned.model.ep14"
+#     elif(model_name=="CORRECTNESS"):
+#         checkpoint="ratio_proportion_change3/output/correctness/bert_fine_tuned.model.ep48"
+#     elif(model_name=="EFFECTIVENESS"):
+#         checkpoint="ratio_proportion_change3/output/effectiveness/bert_fine_tuned.model.ep28"
+#     else:
+#         checkpoint=None
+
+#     print(checkpoint)
+#     # subprocess.run(["python", "src/test_saved_model.py",
+#     #                 "--finetuned_bert_checkpoint",checkpoint
+#     #                 ])
+#     result = {}
+#     with open("result.txt", 'r') as file:
+#         for line in file:
+#             key, value = line.strip().split(': ', 1)
+#             # print(type(key))
+#             if key=='epoch':
+#                 result[key]=value
+#             else:
+#                  result[key]=float(value)
+# # Create a plot
+#     with open("roc_data.pkl", "rb") as f:
+#         fpr, tpr, _ = pickle.load(f)
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+
+
+#     roc_auc = auc(fpr, tpr)
+#     fig, ax = plt.subplots()
+#     ax.plot(fpr, tpr, color='blue', lw=2, label=f'ROC curve (area = {roc_auc:.2f})')
+#     ax.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
+#     ax.set(xlabel='False Positive Rate', ylabel='True Positive Rate', title=f'ROC Curve: {model_name}')
+#     ax.legend(loc="lower right")
+#     ax.grid()
+
+#     # Save plot to a file
+#     plot_path = "plot.png"
+#     fig.savefig(plot_path)
+#     plt.close(fig)
+
+#     # Prepare text output
+#     text_output = f"Model: {model_name}\nResult:\n{result}"
+
+#     return text_output,plot_path
+
+# # List of models for the dropdown menu
+# models = ["FS", "IS", "CORRECTNESS","EFFECTIVENESS"]
+
+# # Create the Gradio interface
+# with gr.Blocks() as demo:
+#     gr.Markdown("# ASTRA")
+#     gr.Markdown("Upload a .txt file and select a model from the dropdown menu.")
+    
+#     with gr.Row():
+#         file_input = gr.File(label="Upload a .txt file", file_types=['.txt'])
+#         label_input = gr.File(label="Upload a .txt file", file_types=['.txt'])
+#         model_dropdown = gr.Dropdown(choices=models, label="Select a model")
+    
+#     with gr.Row():
+#         output_text = gr.Textbox(label="Output Text")
+#         output_image = gr.Image(label="Output Plot")
+
+#     btn = gr.Button("Submit")
+#     btn.click(fn=process_file, inputs=[file_input,label_input, model_dropdown], outputs=[output_text,output_image])
+
+# # Launch the app
+# demo.launch()
+
 import gradio as gr
 from huggingface_hub import hf_hub_download
 import pickle
@@ -70,14 +163,195 @@ def process_file(file,label, model_name):
 models = ["FS", "IS", "CORRECTNESS","EFFECTIVENESS"]
 
 # Create the Gradio interface
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# ASTRA")
-    gr.Markdown("Upload a .txt file and select a model from the dropdown menu.")
+with gr.Blocks(css="""
+    body {
+        background-color: #1e1e1e!important;
+        font-family: 'Arial', sans-serif;
+        color: #f5f5f5!important;;
+    }
+    .gradio-container {
+        max-width: 850px!important;
+        margin: 0 auto!important;;
+        padding: 20px!important;;
+        background-color: #292929!important;
+        border-radius: 10px;
+        box-shadow: 0 4px 20px rgba(0, 0, 0, 0.2);
+    }
+    .gradio-container-4-44-0 .prose h1 {
+    font-size: var(--text-xxl);
+    color: #ffffff!important;
+}
+    #title {
+        color: white!important;
+        font-size: 2.3em;
+        font-weight: bold;
+        text-align: center!important;
+        margin-bottom: 20px;
+    }
+    .description {
+        text-align: center;
+        font-size: 1.1em;
+        color: #bfbfbf;
+        margin-bottom: 30px;
+    }
+    .file-box {
+        max-width: 180px;
+        padding: 5px;
+        background-color: #444!important;
+        border: 1px solid #666!important;
+        border-radius: 6px;
+        height: 80px!important;;  
+        margin: 0 auto!important;; 
+        text-align: center; 
+        color: transparent;
+    }
+    .file-box span {
+        color: #f5f5f5!important;
+        font-size: 1em;
+        line-height: 45px; /* Vertically center text */
+    }
+    .dropdown-menu {
+        max-width: 220px;
+        margin: 0 auto!important;
+        background-color: #444!important;
+        color:#444!important;
+        border-radius: 6px;
+        padding: 8px;
+        font-size: 1.1em;
+        border: 1px solid #666;
+    }
+    .button {
+        background-color: #4CAF50!important;
+        color: white!important;
+        font-size: 1.1em;
+        padding: 10px 25px;
+        border-radius: 6px;
+        cursor: pointer;
+        transition: background-color 0.2s ease-in-out;
+    }
+    .button:hover {
+        background-color: #45a049!important;
+    }
+    .output-text {
+        background-color: #333!important;
+        padding: 12px;
+        border-radius: 8px;
+        border: 1px solid #666;
+        font-size: 1.1em;
+    }
+    .footer {
+        text-align: center;
+        margin-top: 50px;
+        font-size: 0.9em;
+        color: #b0b0b0;
+    }
+    .svelte-12ioyct .wrap {
+    display: none !important;
+}
+.file-label-text {
+    display: none !important;
+}
+
+div.svelte-sfqy0y {
+    display: flex;
+    flex-direction: inherit;
+    flex-wrap: wrap;
+    gap: var(--form-gap-width);
+    box-shadow: var(--block-shadow);
+    border: var(--block-border-width) solid var(--border-color-primary);
+    border-radius: var(--block-radius);
+    background: #1f2937!important;
+    overflow-y: hidden;
+}
+
+.block.svelte-12cmxck {
+    position: relative;
+    margin: 0;
+    box-shadow: var(--block-shadow);
+    border-width: var(--block-border-width);
+    border-color: var(--block-border-color);
+    border-radius: var(--block-radius);
+    background: #1f2937!important;
+    width: 100%;
+    line-height: var(--line-sm);
+}
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+    .svelte-12ioyct .wrap {
+    display: none !important;
+}
+.file-label-text {
+    display: none !important;
+}
+input[aria-label="file upload"] {
+    display: none !important;
+}
+
+gradio-app .gradio-container.gradio-container-4-44-0 .contain .file-box span {
+    font-size: 1em;
+    line-height: 45px;
+    color: #1f2937 !important;
+}
+.wrap.svelte-12ioyct {
+    display: flex;
+    flex-direction: column;
+    justify-content: center;
+    align-items: center;
+    min-height: var(--size-60);
+    color: #1f2937 !important;
+    line-height: var(--line-md);
+    height: 100%;
+    padding-top: var(--size-3);
+    text-align: center;
+    margin: auto var(--spacing-lg);
+}
+span.svelte-1gfkn6j:not(.has-info) {
+    margin-bottom: var(--spacing-lg);
+    color: white!important;
+}
+label.float.svelte-1b6s6s {
+    position: relative!important;
+    top: var(--block-label-margin);
+    left: var(--block-label-margin);
+}
+label.svelte-1b6s6s {
+    display: inline-flex;
+    align-items: center;
+    z-index: var(--layer-2);
+    box-shadow: var(--block-label-shadow);
+    border: var(--block-label-border-width) solid var(--border-color-primary);
+    border-top: none;
+    border-left: none;
+    border-radius: var(--block-label-radius);
+    background: rgb(120 151 180)!important;
+    padding: var(--block-label-padding);
+    pointer-events: none;
+    color: #1f2937!important;
+    font-weight: var(--block-label-text-weight);
+    font-size: var(--block-label-text-size);
+    line-height: var(--line-sm);
+}
+.file.svelte-18wv37q.svelte-18wv37q {
+    display: block!important;
+    width: var(--size-full);
+}
+
+tbody.svelte-18wv37q>tr.svelte-18wv37q:nth-child(odd) {
+    background: ##7897b4!important;
+    color: white;
+    background: #aca7b2;
+}
+.gradio-container-4-31-4 .prose h1, .gradio-container-4-31-4 .prose h2, .gradio-container-4-31-4 .prose h3, .gradio-container-4-31-4 .prose h4, .gradio-container-4-31-4 .prose h5 {
+
+    color: white;
+""") as demo:
+    gr.Markdown("<h1 id='title'>ASTRA</h1>", elem_id="title")
+    gr.Markdown("<p class='description'>Upload a .txt file and select a model from the dropdown menu.</p>")
     
     with gr.Row():
-        file_input = gr.File(label="Upload a .txt file", file_types=['.txt'])
-        label_input = gr.File(label="Upload a .txt file", file_types=['.txt'])
-        model_dropdown = gr.Dropdown(choices=models, label="Select a model")
+        file_input = gr.File(label="Upload a test file", file_types=['.txt'], elem_classes="file-box")
+        label_input = gr.File(label="Upload test labels", file_types=['.txt'], elem_classes="file-box")
+    
+    model_dropdown = gr.Dropdown(choices=models, label="Select Model", elem_classes="dropdown-menu")
     
     with gr.Row():
         output_text = gr.Textbox(label="Output Text")
@@ -87,4 +361,4 @@ with gr.Blocks() as demo:
     btn.click(fn=process_file, inputs=[file_input,label_input, model_dropdown], outputs=[output_text,output_image])
 
 # Launch the app
-demo.launch()
+demo.launch()

result.txt

@@ -1,6 +1,7 @@
 epoch: EP0_test
-accuracy: 12.545819442371167
+accuracy: 44.46517412935324
 avg_loss: 0.0
-precisions: 0.9988672445640735
-recalls: 0.8782073609659816
-f1_scores: 0.9254850123297983
+precisions: 0.8893034825870647
+recalls: 1.0
+f1_scores: 0.9414088215931534
+auc_score: 0.5

roc_data.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:8b84bcb95e30a1c23f399643fc8dd20b57d7a849faf2670a3df9b7d0f9285f34
+size 257

train_label.txt

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