Création d'une application LLM pour convertir le texte en diapositives de présentation : GenSlide
Dans ce guide, vous apprendrez à créer une application nommée GenSlide, qui utilise des modèles de langage grand (LLM) pour convertir le contenu écrit en diapositives PowerPoint tout en maintenant la confidentialité des données et en évitant les coûts d'API.
1. Créer un dossier de projet : Commencez par créer un dossier de projet (GenSlide) sur votre ordinateur local, et configurez la structure de fichiers et les dépendances nécessaires dans requirements.txt.
2. Configurer l'environnement : Créez un environnement virtuel et installez les packages requis à l'aide de Python. Assurez-vous d'utiliser une version de Python compatible.
3. Implémenter le service LLM : Créez un service LLM en utilisant Flask. Définissez le modèle LLM (par exemple, Meta-Llama) et les détails de la prompt dans consts.py, et gérez les requêtes HTTP POST pour générer des résumés dans gpt.py.
4. Implémenter l'interface utilisateur : Développez l'interface utilisateur dans quatre fichiers Python :
- llm_call.py : Gére les requêtes POST vers le serveur LLM.
- slide_deck.py : Utilise le paquet pptx pour créer des diapositives PowerPoint à partir de données JSON.
- slide_gen.py : Génère des objets JSON pour les diapositives et assemble la présentation.
- ui.py : Fournit une interface utilisateur basée sur Streamlit pour l'entrée utilisateur et la génération de diapositives.
5. Exécuter le service LLM : Naviguez jusqu'au dossier llm-service et exécutez l'application Flask (gpt.py), en téléchargeant le modèle LLM si nécessaire.
6. Lancer l'interface utilisateur : Naviguez jusqu'au dossier frontend et exécutez l'interface utilisateur Streamlit (ui.py), permettant aux utilisateurs de saisir le texte et de générer des diapositives PowerPoint.
Pour générer votre présentation, entrez votre contenu dans la zone de texte, exécutez la génération de diapositives et accédez au fichier PowerPoint créé dans le dossier frontend/generated. Cet outil peut économiser du temps pour les professionnels et les étudiants, avec un potentiel pour des améliorations supplémentaires pour supporter des formats d'entrée supplémentaires. Pour plus de détails et des contributions, consultez le dépôt GitHub du projet.
towardsdatascience.com
How to Create an LLM-Powered app to Convert Text to Presentation Slides: GenSlide — A Step-by-step…
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