동전 한 닢처럼 가볍게, 한 입에 먹는 영상! 한닢튜브를 소개합니다~!!
이 프로젝트는 바쁜 현대인을 위한 유튜브 영상 요약 서비스입니다.
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박산야
- 영상 주소를 이용한 유튜브 영상 추출 및 OpenAI Whisper 모델을 이용한 STT 과정 구현
- Upstage의 Solar 10.7B LLM을 비롯한 여러 모델의 프롬프트를 통한 텍스트 요약 구현 및 성능 개선 실험
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박준우
- 웹페이지 제작
- 서비스 시간 단축 방안 연구
- stt/텍스트요약 모델 관련 실험 보조
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함문정: 모델 탐색 및 고도화
- 요약 모델 탐색
- stt 모델 처리 속도 및 성능 개선
{code}
pip install pytube
sudo apt update && sudo apt install ffmpeg
pip install transformers
pip install streamlit
pip install streamlit_player
pip3 install git+https://github.com/openai/whisper.git
pip3 install --upgrade --no-deps --force-reinstall git+https://github.com/openai/whisper.git
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"Upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0",
device_map="auto",
torch_dtype=torch.float16,
)
pip install -r requirements.txt
streamlit run ytsummarize.py
https://boostcampait.notion.site/NLP-11-Forgotten-Items-169ab27b5e544b8293e01b0cbafb7a12
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