Skip to content

V
Vietnamese text moderation
Commit 3bb240fb authored by Cao Duc Anh's avatar Cao Duc Anh
Browse files
Options

upload all project

parent 76d75890
Pipeline #17728 failed with stages
      Show whitespace changes
      Inline Side-by-side
      Showing with 2915 additions and 1 deletion
      README.md
      View file @ 3bb240fb
      # Vietnamese text moderation # Kiểm duyệt nội dung văn bản tiếng Việt
      ## Định nghĩa các nhãn phân loại
      - **Phản động:** Trong lịch sử Việt Nam, "phản động" thường được dùng để mô tả các lực lượng hoặc cá nhân chống lại chính quyền cách mạng hoặc chế độ xã hội chủ nghĩa. <br>
      Ở các quốc gia khác, từ "phản động" có thể được dùng để mô tả những người hoặc nhóm người chống lại sự thay đổi hoặc tiến bộ xã hội, nhằm duy trì trật tự hoặc hệ thống cũ.
      - **Thù ghét:** Là những từ ngữ hoặc cụm từ có thể gây khó chịu, xúc phạm, hoặc tổn thương người nghe hoặc người đọc. <br>
      Bao gồm các từ chửi thề, nói tục, hoặc bất kỳ từ ngữ nào có mục đích làm tổn thương hoặc hạ thấp người khác, những lời lẽ kích động bạo lực hoặc thù hằn đối với một nhóm người hoặc cá nhân cụ thể, các từ ngữ thể hiện sự khinh miệt, coi thường, hoặc thiếu tôn trọng đối với người khác.
      - **Khiêu dâm:** Là những tài liệu hoặc văn bản chứa các mô tả, hình ảnh, hoặc thông tin có mục đích kích thích tình dục một cách trực tiếp và rõ ràng. <br>
      Nội dung thường chứa các mô tả cụ thể, rõ ràng về các hành động tình dục, bao gồm cả các chi tiết về cơ thể và hành vi tình dục.
      - **Khác:** Không nằm trong các nhãn trên.
      ## Dataset
      https://drive.google.com/drive/folders/13EC69eegzPDL4ZCUSsbf-OPf4cLNerif?usp=sharing <br>
      Các file dữ liệu sẵn sàng cho huấn luyện ở định dạng *.csv gồm 2 cột: <br>
      - text: dữ liệu văn bản
      - label: nhãn phân loại, chữ thường không dấu, phân cách từ bằng dấu "_"
      ## Hướng dẫn triển khai nhanh
      ### 1. Download model pretrain
      Download pytorch-model.bin: https://huggingface.co/vinai/phobert-base/resolve/main/pytorch_model.bin?download=true <br>
      then save in **./phobert-base/pytorch_model.bin**
      ### 2. Build docker images
      Server inference
      ```
      docker build -f infer.Dockerfile -t vn-text-moderation .
      ```
      Server training
      ```
      docker build -f train.Dockerfile -t vn-text-moderation-train .
      ```
      Server manage data
      ```
      docker build -f data.Dockerfile -t vn-text-moderation-data .
      ```
      ### 3. Run
      ```
      docker compose up
      ```
      ## Danh sách API
      ### 1. API phân loại văn bản
      **Request** <br>
      *Giới hạn 10000 ký tự. Điều chỉnh trong file config.yaml: limit_infer_length*
      ```
      curl -X POST http://10.3.2.100:8001/text-classify \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d '{
      "paragraph": "Cũng từ thời điểm này, luật Lực lượng tham gia bảo vệ ANTT ở cơ sở chính thức có hiệu lực. Không chỉ tại TP.HCM, cùng ngày, các địa phương trên cả nước đồng loạt ra mắt lực lượng này. Đây là lực lượng được kiện toàn từ 3 lực lượng: bảo vệ dân phố, công an xã bán chuyên trách và đội trưởng, đội phó dân phòng.\nThì ra hắn lật tới trang 17 của cuốn sách của công ty Remax hắn bắt gặp nhỏ Mỹ Hạnh, nhỏ này xinh ghê, nhìn mặt mày sáng sủa nhưng nhìn là biết dâm rồi, chân mày con nhỏ đậm ghê, trời trời nó chụp hình mà còn lòi cái vùng trăng trắng ở ngực ra nữa chứ. Điệu này là chết ngắt với thằng quỷ Cường này rồi. Kể ra thì cũng tội nghiệp nó, nó mới chia tay với con bồ Khánh Ly mới có 1 tuần mà gặp đàn bà con gái là nó thèm rỏ dãi. Nhớ cái thứ Bảy tuần rồi hắn đi chợ 88 nhìn cái mông lắc lắc của con bé mới có 20 mà tâm hồn hắn tê dại, hắn muốn nhào tới bóp mông con quỷ sứ khêu gợi 1 cái cho bỏ ghét nhưng hắn tự kiềm chế. Sống ở cái xứ Canada quỷ này, chạm ba cái vùng cấm đó là bị thưa như chơi. Nó tức nó tại bữa nọ lớn tiếng với con bồ vì lỡ tay làm bể cái chậu cá yêu qúy của nó, làm con nhỏ tội nghiệp giận nó không thèm tới nhà nó cho… nó đụ nữa.\nTạm dừng dùng Facebook làm gì anh ơi... , dm mặc kệ miệng lưỡi thiên hạ họ nói gì thì nói , đâu phải ai cũng là người trong cuộc đâu . Vì vậy anh hãy tiếp tục sử dụng Facebook đi, để còn biết trên Facebook anh đang bị cđm chửi sml chứ"
      }'
      ```
      **Response** <br>
      Status 200 OK
      ```
      [
      {
      "chunk":"Cũng từ thời điểm này, luật Lực lượng tham gia bảo vệ ANTT ở cơ sở chính thức có hiệu lực . Không chỉ tại TP.HCM, cùng ngày, các địa phương trên cả nước đồng loạt ra mắt lực lượng này .",
      "label":"khac",
      "confidence":5.4834747314453125
      },
      {
      "chunk":"Đây là lực lượng được kiện toàn từ 3 lực lượng: bảo vệ dân phố, công an xã bán chuyên trách và đội trưởng, đội phó dân phòng .",
      "label":"khac",
      "confidence":1.2335361242294312
      },
      {
      "chunk":"Thì ra hắn lật tới trang 17 của cuốn sách của công ty Remax hắn bắt gặp nhỏ Mỹ Hạnh, nhỏ này xinh ghê, nhìn mặt mày sáng sủa nhưng nhìn là biết dâm rồi, chân mày con nhỏ đậm ghê, trời trời nó chụp hình mà còn lòi cái vùng trăng trắng ở ngực ra nữa chứ .",
      "label":"khieu_dam",
      "confidence":7.714803218841553
      },
      {
      "chunk":"Điệu này là chết ngắt với thằng quỷ Cường này rồi . Kể ra thì cũng tội nghiệp nó, nó mới chia tay với con bồ Khánh Ly mới có 1 tuần mà gặp đàn bà con gái là nó thèm rỏ dãi .",
      "label":"thu_ghet",
      "confidence":6.8846821784973145
      },
      {
      "chunk":"Nhớ cái thứ Bảy tuần rồi hắn đi chợ 88 nhìn cái mông lắc lắc của con bé mới có 20 mà tâm hồn hắn tê dại, hắn muốn nhào tới bóp mông con quỷ sứ khêu gợi 1 cái cho bỏ ghét nhưng hắn tự kiềm chế .",
      "label":"khieu_dam",
      "confidence":10.557592391967773
      },
      {
      "chunk":"Sống ở cái xứ Canada quỷ này, chạm ba cái vùng cấm đó là bị thưa như chơi . Nó tức nó tại bữa nọ lớn tiếng với con bồ vì lỡ tay làm bể cái chậu cá yêu qúy của nó, làm con nhỏ tội nghiệp giận nó không thèm tới nhà nó cho… nó đụ nữa .",
      "label":"khieu_dam",
      "confidence":10.554232597351074
      },
      {
      "chunk":"Tạm dừng dùng Facebook làm gì anh ơi.. . , dm mặc kệ miệng lưỡi thiên hạ họ nói gì thì nói , đâu phải ai cũng là người trong cuộc đâu . Vì vậy anh hãy tiếp tục sử dụng Facebook đi, để còn biết trên Facebook anh đang bị cđm chửi sml chứ",
      "label":"thu_ghet",
      "confidence":6.883141994476318
      }
      ]
      ```
      Status 400 Bad Request
      ```
      {
      "detail": "Max length: 10000"
      }
      ```
      Status 500 Internal server error
      ```
      {
      "detail": "detail of error"
      }
      ```
      ### 2. API bổ sung dữ liệu đã gắn nhãn
      **Request**
      ```
      curl -X POST http://10.3.2.100:8008/add-data \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d '{
      "paragraph": "Cũng từ thời điểm này, luật Lực lượng tham gia bảo vệ ANTT ở cơ sở chính thức có hiệu lực. Không chỉ tại TP.HCM, cùng ngày, các địa phương trên cả nước đồng loạt ra mắt lực lượng này.",
      "label": "khac"
      }'
      ```
      **Response** <br>
      Status 200 OK
      ```
      {
      "paragraph": "Cũng từ thời điểm này, luật Lực lượng tham gia bảo vệ ANTT ở cơ sở chính thức có hiệu lực. Không chỉ tại TP.HCM, cùng ngày, các địa phương trên cả nước đồng loạt ra mắt lực lượng này.",
      "label": "khac"
      }
      ```
      Status 500 Internal server error
      ```
      {
      "detail": "detail of error"
      }
      ```
      ### 3. API huấn luyện mô hình
      **Request**
      ```
      curl -X POST http://10.3.2.100:8000/start-training \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d '{
      "pretrain": "latest"
      }'
      ```
      pretrain:
      - "" : huấn luyện model từ đầu
      - "latest" : huấn luyện tiếp từ model huấn luyện gần nhất
      - "model_name.pth" : huấn luyện tiếp từ model cụ thể
      **Response** <br>
      Status 200 OK
      ```
      {
      "status": "Training started",
      "message": "Tracking and visualizing metrics on TensorBoard UI: http://localhost:6006/"
      }
      ```
      Status 400 Bad Request
      ```
      {
      "detail": "Training already in progress"
      }
      ```
      Status 500 Internal server error
      ```
      {
      "detail": "detail of error"
      }
      ```
      ### 4. API dừng huấn luyện mô hình
      **Request**
      ```
      curl -X POST http://10.3.2.100:8000/stop-training
      ```
      **Response** <br>
      Status 200 OK
      ```
      {
      "status": "Training stopped",
      "message": "VRam GPU are released"
      }
      ```
      Status 400 Bad Request
      ```
      {
      "detail": "No training in progress"
      }
      ```
      ## Các thành phần trong hệ thống
      ### MinIO
      Quản lý model, dữ liệu huấn luyện.
      ### PostgreSQL
      Lưu trữ dữ liệu đã gắn nhãn từ người kiểm duyệt nội dung trên nền tảng MXH, được bổ sung liên tục để tiến hóa mô hình.
      ### Adminer
      Công cụ quản trị dữ liệu trên PostgreSQL DB.
      ### DataManager
      Server tự động khởi tạo bucket minio, các bảng trong cơ sở dữ liệu và cung cấp api bổ sung dữ liệu.
      ### NlpCore
      Server cung cấp api phân loại văn bản.
      ### Nginx
      Thực hiện phân tải: phân phối yêu cầu của người dùng đến các NlpCore.
      ### NlpTraining
      Server cung cấp api huấn luyện model.
      ### Tensorboard
      Giao diện theo dõi các chỉ số trong quá trình huấn luyện model.
      ## Cải tiến trong tương lai
      Dữ liệu huấn luyện đang chưa đồng nhất: câu dài câu ngắn.
      Hiện tại khi đưa 1 đoạn văn vào suy luận, đoạn sẽ được chia thành các đoạn nhỏ theo chunk_size. Việc quyết định chunk_size là bao nhiêu phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện, càng gần với độ dài câu trong dữ liệu huấn luyện cho độ chính xác càng cao.
      config.yaml 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      device: cuda
      classes: ["khac", "phan_dong", "thu_ghet", "khieu_dam"]
      model_checkpoint: /src/phobert-base/checkpoint_best.pth
      chunk_size: 64
      limit_infer_length: 10000
      vocab: 'aAàÀảẢãÃáÁạẠăĂằẰẳẲẵẴắẮặẶâÂầẦẩẨẫẪấẤậẬbBcCdDđĐeEèÈẻẺẽẼéÉẹẸêÊềỀểỂễỄếẾệỆfFgGhHiIìÌỉỈĩĨíÍịỊjJkKlLmMnNoOòÒỏỎõÕóÓọỌôÔồỒổỔỗỖốỐộỘơƠờỜởỞỡỠớỚợỢpPqQrRsStTuUùÙủỦũŨúÚụỤưƯừỪửỬữỮứỨựỰvVwWxXyYỳỲỷỶỹỸýÝỵỴzZ0123456789!"#$%&''()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~ '
      minio:
      server: minio:9000
      data_labeled: data-annotated
      model_trained: model
      sqldb:
      server: sqldb:5432
      table: data_annotated
      vncorenlp:
      save_dir: /src/VnCoreNLP/
      phobert_base:
      save_dir: /src/phobert-base/
      max_token_length: 256
      training:
      epoch: 100
      batch_size: 8
      load_data_worker: 2
      k_fold: 5
      test_ratio: 0.1
      data.Dockerfile 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      FROM python:3.11
      ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
      ENV PYTHONUNBUFFERED=True \
      PORT=9090
      # Install dependencies
      RUN apt-get update \
      && apt-get install -y git
      WORKDIR /src
      COPY ./server_manage_data/requirements.txt /src/
      RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
      COPY ./server_manage_data/*.py /src/
      CMD ["uvicorn", "server:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8001"]
      \ No newline at end of file
      data/crawl_data.ipynb 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      {
      "cells": [
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 1,
      "metadata": {},
      "outputs": [
      {
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
      "[{'url': 'https://truyensexcogiao.com/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensexcogiao.com/page/2/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensexcogiao.com/page/3/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensexcogiao.com/page/4/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensexcogiao.com/page/5/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensexcogiao.com/page/6/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensexcogiao.com/page/7/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensexcogiao.com/page/8/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensexcogiao.com/page/9/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensexcogiao.com/page/10/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensexcogiao.com/page/11/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensexcogiao.com/page/12/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensexcogiao.com/page/13/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensexcogiao.com/page/14/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensexcogiao.com/page/15/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensex88.net/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensex88.net/page/2/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensex88.net/page/3/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensex88.net/page/4/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensex88.net/page/5/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensex88.net/page/6/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensex88.net/page/7/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensex88.net/page/8/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}, {'url': 'https://truyensex88.net/page/9/', 'div_class': 'noibat', 'child_div_class': 'ndtruyen'}]\n",
      "Empty DataFrame\n",
      "Columns: [text, label]\n",
      "Index: []\n"
      ]
      }
      ],
      "source": [
      "import json\n",
      "import pandas as pd\n",
      " \n",
      "with open('list_data_sources.json', 'r') as f: \n",
      " data_sources = json.load(f)\n",
      "print(data_sources)\n",
      "\n",
      "df = pd.DataFrame(columns=[\n",
      " 'text', 'label'\n",
      "])\n",
      "print(df)"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 2,
      "metadata": {},
      "outputs": [
      {
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
      "https://truyensexcogiao.com/co-vo-ngoan-hien-cua-toi/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/number-seven/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/vo-va-anh-tho-ho-nha-hang-xom/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ga-tinh-co-giao-han/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/can-nha-toi-loi/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/ky-phong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/chi-toi-5/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/kinh-bich-lich/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/cha-nuoi-anh-nuoi-va-em-gai/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/buom-trang/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tiet-hoc-sang-khoai/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/anh-re-toi-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/thu-minh/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ba-me-con-5/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/ky-phong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/cuop-vo-ong-hang-xom/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/kz-vo-danh/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/be-ti/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/anh-khoa/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ben-bo-ho-washington/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/cai-so-cua-ba/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/tuyet-van/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/song-kiem-hop-bich/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/kinh-bich-lich/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tinh-hoc-tro/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/vo-va-anh-tho-lat-gach-nha/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/co-ban-lop-ben/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/co-ban-nam-lun/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/darking-tozora/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/chuyen-di-bien-cua-nguoi-me/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/amy/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/kinh-bich-lich/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/anh-re-toi/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/thu-minh/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/nu-hoang-khoai-lac/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/lam-linh/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/quynh-hoa-5/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/ngoc-suong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/phan-ma-hong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/jun-ying/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/buom-chua/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/ngoc-linh/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ngoi-sao-phuong-dong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ngua-hong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/moi-tinh-dau-5/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/kitotana/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/chuyen-trong-nha-ve-sinh/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/number-seven/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/con-trai-la-chong-tuong-lai/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/kz-vo-danh/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/doi-nguoi-yeu-voi-cu-em-khi-di-du-lich/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/me-man/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/lam-tinh-voi-ma/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/anh-khoa/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/con-ut/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/kinh-bich-lich/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ma-vu-dai/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/ky-phong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/me-cua-nguoi-tinh/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/trai-doi/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/dong-tinh-luyen-ai/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/cuong-vu/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/khoanh-khac-5/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/mph/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/lam-lo/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/kinh-bich-lich/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/dieu-gi-do-khong-den/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/nam-phuong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/doi-em-loan/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/steven-tran/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/truyen-sex-gay-cha-va-toi/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/bruce-nguyen/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/dia-nguc-tran-gian/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/kinh-bich-lich/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ba-me-con-hang-xom/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/ngoc-linh/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/choi-di-o-khach-san/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/ky-phong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/em-ke-18-la-cua-toi/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/loan-luan-voi-di-ut-dep/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/thang-ban-than/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/thang-chan-trau-va-con-di/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/ky-phong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/dit-len-co-dau-ngay-chup-anh-cuoi/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/con-duong-ba-chu-quyen-15/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/akay-hau/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/truyen-sex-gay-anh-em-ket-nghia/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/con-di-ben-ha/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/ky-phong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/dua-em-sang-song/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/ky-phong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ba-chi-dau-dam-loan/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/ngoc-linh/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/em-tiep-vien-hang-khong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/con-di-5/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/ky-phong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/co-lang-gieng-5/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/phuong-nam/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/du-chi-ho/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/loi-tai-anh/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/gia-dinh-hanh-phuc-8/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/may-may/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/chuyen-mot-gia-dinh/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/paris/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/chich-chi-cua-ban-gai/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/chuyen-nguoi-nu-pham/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/jamenet/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/pha-trinh-em-sinh-vien-nam-nhat/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/be-gai/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/kinh-bich-lich/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ben-dong-song-trem/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/ky-phong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/cay-man-sau-nha/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/kinh-bich-lich/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ca-mau-yeu-dau/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/blue-jeans/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/dua-chau-dam-cua-ai-nghi/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/muon-dit-em-lien/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/chi-toi-va-co-thu-ky-cua-bo-toi/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/ngoc-linh/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ba-nam-tinh-cu/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/nha-que/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/he-thong-tinh-duc/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/cac-ba-chi-ho-cua-toi/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/ngoc-linh/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/cuu-canh-luc-nua-dem-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/di-toi-6/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/co-em-vo-tui-than-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/le-cuong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/em-duoc-sep-bu-lon-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/le-cuong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ngoai-tinh-voi-ban-than-chong-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/4-tieng-may-mua-cung-em-vang-chong-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tam-su-cua-9x-sap-lay-chong-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/vo-dam-va-nhung-nguoi-ban-cua-chong-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/pha-trinh-gai-to-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tim-lai-bau-troi-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/toi-thay-ba-cham-soc-me-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/mong-hoi-xuan-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/gai-dam-tu-truyen-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tren-tinh-ban-duoi-tinh-yeu-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/trichua18/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/chuyen-tinh-thoi-tam-quoc-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tam-su-cua-mot-dan-choi-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/vo-toi-me-cho-duc-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ba-me-dam-dang-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/mai-gia-me-trai-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/chuyen-tinh-tuoi-xe-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/gai-mien-son-cuoc-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/chup-anh-cho-gai-dam-3/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/len-lut-cung-vo-thay-mung-3-tet-3/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/thichcogiao/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ban-tinh-4/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ban-tinh-3/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/vao-doi-3/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/anh-chi-va-cau-ut-3/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/than-tham-3/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/di-va-chu-3/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/nang-dau-dam-dang-3/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/mua-dich-covid-19-3/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/nhung-con-cho-cai-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/vet-so-long-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/le-cuong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/cuckold-bat-dau-the-nao-voi-chung-toi-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/nguoi-chi-thuong-nho-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/hau-cung-tran-the-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/co-em-vo-da-tinh-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/le-cuong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ky-niem-voi-ba-giao-chu-nhiem-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tan-anh-hung-xa-dieu-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/chi-ha-3/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/mau-public-3/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/gia-dinh-hanh-phuc-7/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/cuong-loan-mua-covid-3/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/le-cuong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/di-cuoi-ma-hai-than-3/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ngoai-tinh-voi-chi-u37-3/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/vo-dam-va-tinh-cu-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ngoai-tinh-voi-chi-hang-xom-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/chich-gai-dam-da-co-chong-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/chich-em-linh-ke-toan-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/truyen-sex-tru-tien-3/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/vua-xem-len-vua-du-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tam-su-chuyen-bo-me-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/bi-ban-chong-pha-trinh-trong-dem-tan-hon-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/so-lon-chi-ho-vo-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ngoai-tinh-tu-buoi-hop-lop-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/thu-tinh-nhung-be-dang-co-nguoi-yeu-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/thu-dam-cung-co-giao-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tam-su-cua-mot-tai-xe-xe-cong-nghe-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/can-nha-ngoai-o-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/chich-co-giao-cu-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/su-menh-canh-sat-dau-tranh-cho-cong-bang-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/nhu-linh/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/co-my-dung-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/be-dam-cung-day-tro-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/dit-em-moi-gioi-chung-khoan-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ngu-ngo-lon-vung-dai-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/tag/le-cuong/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/toi-va-em-nguoi-yeu-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/meo-con-miet-vuon-3/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/nguyen-tac-cua-em-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/dit-em-gai-gian-chong-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ky-niem-voi-gai-ca-mau-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ong-chanh-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/bi-nham-la-di-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/ngoc-huyen-2/\n",
      "https://truyensexcogiao.com/nhung-em-rau-dang-nho-2/\n",
      "https://truyensex88.net/tinh-hoc-tro/\n",
      "https://truyensex88.net/vo-va-anh-tho-lat-gach-nha/\n",
      "https://truyensex88.net/co-ban-lop-ben/\n",
      "https://truyensex88.net/co-ban-nam-lun/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/darking-tozora/\n",
      "https://truyensex88.net/chuyen-di-bien-cua-nguoi-me/\n",
      "https://truyensex88.net/amy/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/kinh-bich-lich/\n",
      "https://truyensex88.net/anh-re-toi/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/thu-minh/\n",
      "https://truyensex88.net/ba-me-con-2/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/ky-phong/\n",
      "https://truyensex88.net/cuop-vo-ong-hang-xom/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/kz-vo-danh/\n",
      "https://truyensex88.net/ben-bo-ho-washington/\n",
      "https://truyensex88.net/be-ti/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/anh-khoa/\n",
      "https://truyensex88.net/quynh-hoa-2/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/ngoc-suong/\n",
      "https://truyensex88.net/phan-ma-hong/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/jun-ying/\n",
      "https://truyensex88.net/song-kiem-hop-bich/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/kinh-bich-lich/\n",
      "https://truyensex88.net/moi-tinh-dau-2/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/kitotana/\n",
      "https://truyensex88.net/chuyen-trong-nha-ve-sinh/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/number-seven/\n",
      "https://truyensex88.net/con-trai-la-chong-tuong-lai/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/kz-vo-danh/\n",
      "https://truyensex88.net/doi-nguoi-yeu-voi-cu-em-khi-di-du-lich/\n",
      "https://truyensex88.net/me-man/\n",
      "https://truyensex88.net/buom-chua/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/ngoc-linh/\n",
      "https://truyensex88.net/nu-hoang-khoai-lac/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/lam-linh/\n",
      "https://truyensex88.net/lam-tinh-voi-ma/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/anh-khoa/\n",
      "https://truyensex88.net/con-ut/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/kinh-bich-lich/\n",
      "https://truyensex88.net/ma-vu-dai/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/ky-phong/\n",
      "https://truyensex88.net/me-cua-nguoi-tinh/\n",
      "https://truyensex88.net/ngoi-sao-phuong-dong/\n",
      "https://truyensex88.net/ngua-hong/\n",
      "https://truyensex88.net/trai-doi/\n",
      "https://truyensex88.net/khoanh-khac-2/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/mph/\n",
      "https://truyensex88.net/lam-lo/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/kinh-bich-lich/\n",
      "https://truyensex88.net/dieu-gi-do-khong-den/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/nam-phuong/\n",
      "https://truyensex88.net/doi-em-loan/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/steven-tran/\n",
      "https://truyensex88.net/dong-tinh-luyen-ai-2/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/cuong-vu/\n",
      "https://truyensex88.net/dong-tinh-luyen-ai/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/cuong-vu/\n",
      "https://truyensex88.net/ba-me-con-hang-xom/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/ngoc-linh/\n",
      "https://truyensex88.net/thang-chan-trau-va-con-di/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/ky-phong/\n",
      "https://truyensex88.net/dia-nguc-tran-gian/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/kinh-bich-lich/\n",
      "https://truyensex88.net/truyen-sex-gay-cha-va-toi/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/bruce-nguyen/\n",
      "https://truyensex88.net/choi-di-o-khach-san/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/ky-phong/\n",
      "https://truyensex88.net/con-duong-ba-chu-quyen-15/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/akay-hau/\n",
      "https://truyensex88.net/em-ke-18-la-cua-toi/\n",
      "https://truyensex88.net/loan-luan-voi-di-ut-dep/\n",
      "https://truyensex88.net/thang-ban-than/\n",
      "https://truyensex88.net/dit-len-co-dau-ngay-chup-anh-cuoi/\n",
      "https://truyensex88.net/truyen-sex-gay-anh-em-ket-nghia-2/\n",
      "https://truyensex88.net/truyen-sex-gay-anh-em-ket-nghia/\n",
      "https://truyensex88.net/dua-em-sang-song/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/ky-phong/\n",
      "https://truyensex88.net/em-tiep-vien-hang-khong/\n",
      "https://truyensex88.net/con-di-2/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/ky-phong/\n",
      "https://truyensex88.net/du-chi-ho/\n",
      "https://truyensex88.net/con-di-ben-ha/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/ky-phong/\n",
      "https://truyensex88.net/ba-chi-dau-dam-loan/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/ngoc-linh/\n",
      "https://truyensex88.net/chuyen-nguoi-nu-pham/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/jamenet/\n",
      "https://truyensex88.net/pha-trinh-em-sinh-vien-nam-nhat/\n",
      "https://truyensex88.net/loi-tai-anh/\n",
      "https://truyensex88.net/co-lang-gieng-2/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/phuong-nam/\n",
      "https://truyensex88.net/be-gai/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/kinh-bich-lich/\n",
      "https://truyensex88.net/ben-dong-song-trem/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/ky-phong/\n",
      "https://truyensex88.net/cay-man-sau-nha/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/kinh-bich-lich/\n",
      "https://truyensex88.net/ca-mau-yeu-dau/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/blue-jeans/\n",
      "https://truyensex88.net/gia-dinh-hanh-phuc-3/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/may-may/\n",
      "https://truyensex88.net/chuyen-mot-gia-dinh/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/paris/\n",
      "https://truyensex88.net/chich-chi-cua-ban-gai/\n",
      "https://truyensex88.net/dua-chau-dam-cua-ai-nghi/\n",
      "https://truyensex88.net/muon-dit-em-lien/\n",
      "https://truyensex88.net/chi-toi-va-co-thu-ky-cua-bo-toi/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/ngoc-linh/\n",
      "https://truyensex88.net/ba-nam-tinh-cu-2/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/nha-que/\n",
      "https://truyensex88.net/ba-nam-tinh-cu/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/nha-que/\n",
      "https://truyensex88.net/stalker/\n",
      "https://truyensex88.net/me-toi-tho-san-cu/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/sazham/\n",
      "https://truyensex88.net/phan-dien-dau-pha/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/tieu-ca-ca/\n",
      "https://truyensex88.net/he-thong-tinh-duc/\n",
      "https://truyensex88.net/cac-ba-chi-ho-cua-toi/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/ngoc-linh/\n",
      "https://truyensex88.net/ba-chu-nha-tot-bung/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/kim-lien/\n",
      "https://truyensex88.net/chich-ban-em-nguoi-yeu-cu/\n",
      "https://truyensex88.net/cau-hai-duc/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/mai-suong-suong/\n",
      "https://truyensex88.net/bien-co-cuoc-doi/\n",
      "https://truyensex88.net/lam-thue/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/ngoc-linh/\n",
      "https://truyensex88.net/ky-niem-kho-phai/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/v/\n",
      "https://truyensex88.net/be-gai-loli-duoc-chu-giao-giuc-gioi-tinh-2/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/dien-vy/\n",
      "https://truyensex88.net/be-gai-loli-duoc-chu-giao-giuc-gioi-tinh/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/dien-vy/\n",
      "https://truyensex88.net/lao-an-may/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/shadow/\n",
      "https://truyensex88.net/truyen-co-that/\n",
      "https://truyensex88.net/hanh-phuc-gia-dinh-2/\n",
      "https://truyensex88.net/tag/ngoc-linh/\n",
      "https://truyensex88.net/doi-thong-da-lat-2/\n",
      "https://truyensex88.net/doi-thong-da-lat/\n",
      "https://truyensex88.net/mua-va-em/\n",
      "https://truyensex88.net/chi-em-loan-luan-2/\n",
      "https://truyensex88.net/vang-chong-2/\n",
      "https://truyensex88.net/buoi-hop-lop/\n"
      ]
      }
      ],
      "source": [
      "import requests\n",
      "from bs4 import BeautifulSoup\n",
      "import operator\n",
      "from collections import Counter\n",
      "import time\n",
      "\n",
      "for data_source in data_sources:\n",
      " source_html = requests.get(data_source['url']).text\n",
      " soup = BeautifulSoup(source_html, 'html.parser')\n",
      "\n",
      " for div in soup.findAll('div', {'class': data_source['div_class']}):\n",
      " a_tags = div.find_all('a', href=True)\n",
      " for a_tag in a_tags:\n",
      " link = a_tag['href']\n",
      " print(link)\n",
      " response = requests.get(link)\n",
      " response.encoding = 'utf-8'\n",
      " content_html = response.text\n",
      " content_soup = BeautifulSoup(content_html, 'html.parser')\n",
      "\n",
      " for child_div in content_soup.findAll('div', {'class': data_source['child_div_class']}):\n",
      " p_tags = child_div.find_all('p')\n",
      " for p_tag in p_tags:\n",
      " # print(p_tag.text)\n",
      " df.loc[len(df)] = [p_tag.text, '']\n",
      " \n",
      " # To avoid being blocked or overloading the server\n",
      " time.sleep(1)"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 3,
      "metadata": {},
      "outputs": [
      {
      "data": {
      "text/html": [
      "<div>\n",
      "<style scoped>\n",
      " .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
      " vertical-align: middle;\n",
      " }\n",
      "\n",
      " .dataframe tbody tr th {\n",
      " vertical-align: top;\n",
      " }\n",
      "\n",
      " .dataframe thead th {\n",
      " text-align: right;\n",
      " }\n",
      "</style>\n",
      "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
      " <thead>\n",
      " <tr style=\"text-align: right;\">\n",
      " <th></th>\n",
      " <th>text</th>\n",
      " <th>label</th>\n",
      " </tr>\n",
      " </thead>\n",
      " <tbody>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>0</th>\n",
      " <td>Hôm nay ngày đẹp trời. Long tâm trạng cực kỳ v...</td>\n",
      " <td></td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>1</th>\n",
      " <td>Long làm việc chiều tối mới về. Không biết sao...</td>\n",
      " <td></td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>2</th>\n",
      " <td>– Alo anh yêu à! Em nghe nè! Có chuyện gì khôn...</td>\n",
      " <td></td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>3</th>\n",
      " <td>Long nhớ vợ quá! Mới gọi chút cũng chả đỡ nhớ,...</td>\n",
      " <td></td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>4</th>\n",
      " <td>– Long ngày nào cũng gọi nói nhảm vậy đó hả? –...</td>\n",
      " <td></td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>...</th>\n",
      " <td>...</td>\n",
      " <td>...</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>12432</th>\n",
      " <td>– Ahhh!!! Anh chịu hết nổi rồi… Chắc anh ra… m...</td>\n",
      " <td></td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>12433</th>\n",
      " <td>Nói xong nàng gồng người xuất tinh chan chứa. ...</td>\n",
      " <td></td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>12434</th>\n",
      " <td>Tôi ghì chặt lấy Hương một lúc lâu cho đến khi...</td>\n",
      " <td></td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>12435</th>\n",
      " <td>– Không chịu! Anh nói là xuất tinh cho em thấy...</td>\n",
      " <td></td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>12436</th>\n",
      " <td>Nói xong tôi hôn lên môi nàng một lần nữa, rồi...</td>\n",
      " <td></td>\n",
      " </tr>\n",
      " </tbody>\n",
      "</table>\n",
      "<p>12437 rows × 2 columns</p>\n",
      "</div>"
      ],
      "text/plain": [
      " text label\n",
      "0 Hôm nay ngày đẹp trời. Long tâm trạng cực kỳ v... \n",
      "1 Long làm việc chiều tối mới về. Không biết sao... \n",
      "2 – Alo anh yêu à! Em nghe nè! Có chuyện gì khôn... \n",
      "3 Long nhớ vợ quá! Mới gọi chút cũng chả đỡ nhớ,... \n",
      "4 – Long ngày nào cũng gọi nói nhảm vậy đó hả? –... \n",
      "... ... ...\n",
      "12432 – Ahhh!!! Anh chịu hết nổi rồi… Chắc anh ra… m... \n",
      "12433 Nói xong nàng gồng người xuất tinh chan chứa. ... \n",
      "12434 Tôi ghì chặt lấy Hương một lúc lâu cho đến khi... \n",
      "12435 – Không chịu! Anh nói là xuất tinh cho em thấy... \n",
      "12436 Nói xong tôi hôn lên môi nàng một lần nữa, rồi... \n",
      "\n",
      "[12437 rows x 2 columns]"
      ]
      },
      "execution_count": 3,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
      }
      ],
      "source": [
      "df"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 4,
      "metadata": {},
      "outputs": [
      {
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
      "DataFrame has been saved to van_ban_khieu_dam.xlsx\n"
      ]
      }
      ],
      "source": [
      "# Save the DataFrame to an Excel file\n",
      "file_path = 'van_ban_khieu_dam.xlsx' # Specify the file path where you want to save the Excel file\n",
      "df.to_excel(file_path, index=False)\n",
      "\n",
      "print(f'DataFrame has been saved to {file_path}')"
      ]
      }
      ],
      "metadata": {
      "kernelspec": {
      "display_name": "bert",
      "language": "python",
      "name": "python3"
      },
      "language_info": {
      "codemirror_mode": {
      "name": "ipython",
      "version": 3
      },
      "file_extension": ".py",
      "mimetype": "text/x-python",
      "name": "python",
      "nbconvert_exporter": "python",
      "pygments_lexer": "ipython3",
      "version": "3.10.14"
      }
      },
      "nbformat": 4,
      "nbformat_minor": 2
      }
      data/data_all.csv 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      This source diff could not be displayed because it is too large. You can view the blob instead.
      data/list_data_sources.json 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      [
      {
      "url": "https://truyensexcogiao.com/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensexcogiao.com/page/2/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensexcogiao.com/page/3/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensexcogiao.com/page/4/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensexcogiao.com/page/5/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensexcogiao.com/page/6/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensexcogiao.com/page/7/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensexcogiao.com/page/8/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensexcogiao.com/page/9/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensexcogiao.com/page/10/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensexcogiao.com/page/11/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensexcogiao.com/page/12/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensexcogiao.com/page/13/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensexcogiao.com/page/14/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensexcogiao.com/page/15/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensex88.net/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensex88.net/page/2/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensex88.net/page/3/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensex88.net/page/4/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensex88.net/page/5/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensex88.net/page/6/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensex88.net/page/7/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensex88.net/page/8/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      },
      {
      "url": "https://truyensex88.net/page/9/",
      "div_class": "noibat",
      "child_div_class": "ndtruyen"
      }
      ]
      data/pre_anotation.ipynb 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      {
      "cells": [
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 1,
      "metadata": {},
      "outputs": [],
      "source": [
      "import pandas as pd \n",
      "\n",
      "def get_data(path):\n",
      " if path.lower().endswith(\".csv\"):\n",
      " df = pd.read_csv(path)\n",
      " elif path.lower().endswith(\".xlsx\"):\n",
      " df = pd.read_excel(path, sheet_name=None)['Sheet1']\n",
      " return df\n",
      "\n",
      "df = get_data('van_ban_khieu_dam.xlsx')"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 2,
      "metadata": {},
      "outputs": [
      {
      "data": {
      "text/html": [
      "<div>\n",
      "<style scoped>\n",
      " .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
      " vertical-align: middle;\n",
      " }\n",
      "\n",
      " .dataframe tbody tr th {\n",
      " vertical-align: top;\n",
      " }\n",
      "\n",
      " .dataframe thead th {\n",
      " text-align: right;\n",
      " }\n",
      "</style>\n",
      "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
      " <thead>\n",
      " <tr style=\"text-align: right;\">\n",
      " <th></th>\n",
      " <th>text</th>\n",
      " <th>label</th>\n",
      " </tr>\n",
      " </thead>\n",
      " <tbody>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>0</th>\n",
      " <td>Hôm nay ngày đẹp trời. Long tâm trạng cực kỳ v...</td>\n",
      " <td>NaN</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>1</th>\n",
      " <td>Long làm việc chiều tối mới về. Không biết sao...</td>\n",
      " <td>NaN</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>2</th>\n",
      " <td>– Alo anh yêu à! Em nghe nè! Có chuyện gì khôn...</td>\n",
      " <td>NaN</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>3</th>\n",
      " <td>Long nhớ vợ quá! Mới gọi chút cũng chả đỡ nhớ,...</td>\n",
      " <td>NaN</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>4</th>\n",
      " <td>– Long ngày nào cũng gọi nói nhảm vậy đó hả? –...</td>\n",
      " <td>NaN</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>5</th>\n",
      " <td>Long hoảng hốt tôi đang nghe gì thế này, hình ...</td>\n",
      " <td>NaN</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>6</th>\n",
      " <td>– Phụt! Em nói thật đi, cái gì, nãy em nói tý ...</td>\n",
      " <td>NaN</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>7</th>\n",
      " <td>Long cảm giác hơi choáng. Rõ ràng là giọng Lin...</td>\n",
      " <td>NaN</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>8</th>\n",
      " <td>– Bú chim anh đi! – Giong nam lại cất lên… – D...</td>\n",
      " <td>NaN</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>9</th>\n",
      " <td>Long cảm thấy cơn ghen tuông nổi lên, cơn tức ...</td>\n",
      " <td>NaN</td>\n",
      " </tr>\n",
      " </tbody>\n",
      "</table>\n",
      "</div>"
      ],
      "text/plain": [
      " text label\n",
      "0 Hôm nay ngày đẹp trời. Long tâm trạng cực kỳ v... NaN\n",
      "1 Long làm việc chiều tối mới về. Không biết sao... NaN\n",
      "2 – Alo anh yêu à! Em nghe nè! Có chuyện gì khôn... NaN\n",
      "3 Long nhớ vợ quá! Mới gọi chút cũng chả đỡ nhớ,... NaN\n",
      "4 – Long ngày nào cũng gọi nói nhảm vậy đó hả? –... NaN\n",
      "5 Long hoảng hốt tôi đang nghe gì thế này, hình ... NaN\n",
      "6 – Phụt! Em nói thật đi, cái gì, nãy em nói tý ... NaN\n",
      "7 Long cảm giác hơi choáng. Rõ ràng là giọng Lin... NaN\n",
      "8 – Bú chim anh đi! – Giong nam lại cất lên… – D... NaN\n",
      "9 Long cảm thấy cơn ghen tuông nổi lên, cơn tức ... NaN"
      ]
      },
      "execution_count": 2,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
      }
      ],
      "source": [
      "df.head(10)"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 3,
      "metadata": {},
      "outputs": [
      {
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
      "['địt', 'xuất tinh', 'dương vật', 'âm đạo', 'dâm thủy', 'lồn', 'cặc', 'buồi', 'đụ', 'xoa vú', 'nứng', 'cặp mông', 'làm tình', 'mông', 'hậu môn', 'bú chim', 'chim to', 'nhấp liên tục', 'con cu', 'tử cung', 'bím', 'hột le', 'đầu vú', 'bầu vú', 'nắc liên tục', 'núm vú', 'âm hộ', 'bú vú', 'cặp nhũ hoa', 'cặp vú', 'bóp chặt cu', 'truyensex', 'vào háng']\n"
      ]
      }
      ],
      "source": [
      "sex_words = []\n",
      "with open(\"tu_khieu_dam.txt\", 'r') as f:\n",
      " for line in f:\n",
      " sex_words.append(line.replace('\\n', ''))\n",
      "print(sex_words)"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 4,
      "metadata": {},
      "outputs": [
      {
      "name": "stderr",
      "output_type": "stream",
      "text": [
      "/tmp/ipykernel_3229728/1826687499.py:4: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise an error in a future version of pandas. Value 'khieu_dam' has dtype incompatible with float64, please explicitly cast to a compatible dtype first.\n",
      " df.loc[index, 'label'] = 'khieu_dam'\n"
      ]
      },
      {
      "data": {
      "text/html": [
      "<div>\n",
      "<style scoped>\n",
      " .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
      " vertical-align: middle;\n",
      " }\n",
      "\n",
      " .dataframe tbody tr th {\n",
      " vertical-align: top;\n",
      " }\n",
      "\n",
      " .dataframe thead th {\n",
      " text-align: right;\n",
      " }\n",
      "</style>\n",
      "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
      " <thead>\n",
      " <tr style=\"text-align: right;\">\n",
      " <th></th>\n",
      " <th>text</th>\n",
      " <th>label</th>\n",
      " </tr>\n",
      " </thead>\n",
      " <tbody>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>0</th>\n",
      " <td>Hôm nay ngày đẹp trời. Long tâm trạng cực kỳ v...</td>\n",
      " <td>NaN</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>1</th>\n",
      " <td>Long làm việc chiều tối mới về. Không biết sao...</td>\n",
      " <td>NaN</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>2</th>\n",
      " <td>– Alo anh yêu à! Em nghe nè! Có chuyện gì khôn...</td>\n",
      " <td>NaN</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>3</th>\n",
      " <td>Long nhớ vợ quá! Mới gọi chút cũng chả đỡ nhớ,...</td>\n",
      " <td>NaN</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>4</th>\n",
      " <td>– Long ngày nào cũng gọi nói nhảm vậy đó hả? –...</td>\n",
      " <td>khieu_dam</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>5</th>\n",
      " <td>Long hoảng hốt tôi đang nghe gì thế này, hình ...</td>\n",
      " <td>NaN</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>6</th>\n",
      " <td>– Phụt! Em nói thật đi, cái gì, nãy em nói tý ...</td>\n",
      " <td>khieu_dam</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>7</th>\n",
      " <td>Long cảm giác hơi choáng. Rõ ràng là giọng Lin...</td>\n",
      " <td>khieu_dam</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>8</th>\n",
      " <td>– Bú chim anh đi! – Giong nam lại cất lên… – D...</td>\n",
      " <td>khieu_dam</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>9</th>\n",
      " <td>Long cảm thấy cơn ghen tuông nổi lên, cơn tức ...</td>\n",
      " <td>NaN</td>\n",
      " </tr>\n",
      " </tbody>\n",
      "</table>\n",
      "</div>"
      ],
      "text/plain": [
      " text label\n",
      "0 Hôm nay ngày đẹp trời. Long tâm trạng cực kỳ v... NaN\n",
      "1 Long làm việc chiều tối mới về. Không biết sao... NaN\n",
      "2 – Alo anh yêu à! Em nghe nè! Có chuyện gì khôn... NaN\n",
      "3 Long nhớ vợ quá! Mới gọi chút cũng chả đỡ nhớ,... NaN\n",
      "4 – Long ngày nào cũng gọi nói nhảm vậy đó hả? –... khieu_dam\n",
      "5 Long hoảng hốt tôi đang nghe gì thế này, hình ... NaN\n",
      "6 – Phụt! Em nói thật đi, cái gì, nãy em nói tý ... khieu_dam\n",
      "7 Long cảm giác hơi choáng. Rõ ràng là giọng Lin... khieu_dam\n",
      "8 – Bú chim anh đi! – Giong nam lại cất lên… – D... khieu_dam\n",
      "9 Long cảm thấy cơn ghen tuông nổi lên, cơn tức ... NaN"
      ]
      },
      "execution_count": 4,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
      }
      ],
      "source": [
      "for index, row in df.iloc[0:].iterrows():\n",
      " for word in sex_words:\n",
      " if word in row['text'].lower():\n",
      " df.loc[index, 'label'] = 'khieu_dam'\n",
      " continue\n",
      "\n",
      "df.head(10)"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 5,
      "metadata": {},
      "outputs": [
      {
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
      "3658\n"
      ]
      }
      ],
      "source": [
      "label_count = df['label'].value_counts().get('khieu_dam', 0)\n",
      "print(label_count)"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 6,
      "metadata": {},
      "outputs": [],
      "source": [
      "df.to_excel(\"van_ban_khieu_dam_processed.xlsx\")"
      ]
      }
      ],
      "metadata": {
      "kernelspec": {
      "display_name": "bert",
      "language": "python",
      "name": "python3"
      },
      "language_info": {
      "codemirror_mode": {
      "name": "ipython",
      "version": 3
      },
      "file_extension": ".py",
      "mimetype": "text/x-python",
      "name": "python",
      "nbconvert_exporter": "python",
      "pygments_lexer": "ipython3",
      "version": "3.10.14"
      }
      },
      "nbformat": 4,
      "nbformat_minor": 2
      }
      data/tu_khieu_dam.txt 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      địt
      xuất tinh
      dương vật
      âm đạo
      dâm thủy
      lồn
      cặc
      buồi
      đụ
      xoa vú
      nứng
      cặp mông
      làm tình
      mông
      hậu môn
      bú chim
      chim to
      nhấp liên tục
      con cu
      tử cung
      bím
      hột le
      đầu vú
      bầu vú
      nắc liên tục
      núm vú
      âm hộ
      bú vú
      cặp nhũ hoa
      cặp vú
      bóp chặt cu
      truyensex
      vào háng
      docker-compose.yml 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      version: '3.9'
      # Settings and configurations that are common for containers
      x-nlpcore-common: &nlpcore-common
      image: vn-text-moderation:latest
      restart: always
      env_file:
      - env_file/minio.env
      depends_on:
      - minio
      volumes:
      - ./config.yaml:/src/config.yaml
      deploy:
      resources:
      reservations:
      devices:
      - driver: nvidia
      device_ids: ['0']
      capabilities: [gpu]
      services:
      minio:
      image: minio/minio
      restart: always
      env_file:
      - env_file/minio.env
      ports:
      - "9090:9000"
      - "9091:9001"
      volumes:
      - ./minio_data:/data
      command: server --console-address ":9001" /data
      sqldb:
      image: postgres:13
      restart: always
      env_file:
      - env_file/sql.env
      - env_file/minio.env
      ports:
      - "5432:5432"
      volumes:
      - ./postgres_data:/var/lib/postgresql/data
      adminer:
      image: adminer
      environment:
      ADMINER_DEFAULT_SERVER: sqldb
      ports:
      - 8080:8080
      datamanager:
      image: vn-text-moderation-data
      restart: always
      env_file:
      - env_file/sql.env
      - env_file/minio.env
      depends_on:
      - minio
      - sqldb
      volumes:
      - ./config.yaml:/src/config.yaml
      ports:
      - "8008:8001"
      nlpcore01:
      <<: *nlpcore-common
      hostname: nlpcore01
      ports:
      - "8002:8001"
      nlpcore02:
      <<: *nlpcore-common
      hostname: nlpcore02
      ports:
      - "8003:8001"
      # Load balancing API use nginx
      nginx:
      image: nginx:1.25.0
      restart: always
      depends_on:
      - nlpcore01
      - nlpcore02
      volumes:
      - ./nginx/conf.d:/etc/nginx/conf.d
      - ./nginx/log:/var/log/nginx/
      ports:
      - "8001:8001"
      nlptraining:
      image: vn-text-moderation-train:latest
      restart: always
      env_file:
      - env_file/minio.env
      volumes:
      - ./config.yaml:/src/config.yaml
      - ./runs:/runs
      ports:
      - "8000:8000"
      deploy:
      resources:
      reservations:
      devices:
      - driver: nvidia
      device_ids: ['0']
      capabilities: [gpu]
      tensorboard:
      image: tensorflow/tensorflow:latest-py3
      command: tensorboard --logdir=/logs --host 0.0.0.0
      ports:
      - "6006:6006"
      volumes:
      - ./runs:/logs # Thư mục chứa log của TensorBoard
      env_file/minio.env 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      MINIO_ROOT_USER=vivas
      MINIO_ROOT_PASSWORD=pad12345
      \ No newline at end of file
      env_file/sql.env 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      POSTGRES_USER=vivas
      POSTGRES_PASSWORD=pad12345
      POSTGRES_DB=text_moderation
      \ No newline at end of file
      helper_tools/edit_data.ipynb 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      {
      "cells": [
      {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {},
      "source": [
      "# Edit label data"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 1,
      "metadata": {},
      "outputs": [],
      "source": [
      "import pandas as pd \n",
      "\n",
      "def get_data(path):\n",
      " if path.lower().endswith(\".csv\"):\n",
      " df = pd.read_csv(path)\n",
      " elif path.lower().endswith(\".xlsx\"):\n",
      " df = pd.read_excel(path, sheet_name=\"Sheet1\")\n",
      " return df"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 2,
      "metadata": {},
      "outputs": [
      {
      "data": {
      "text/html": [
      "<div>\n",
      "<style scoped>\n",
      " .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
      " vertical-align: middle;\n",
      " }\n",
      "\n",
      " .dataframe tbody tr th {\n",
      " vertical-align: top;\n",
      " }\n",
      "\n",
      " .dataframe thead th {\n",
      " text-align: right;\n",
      " }\n",
      "</style>\n",
      "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
      " <thead>\n",
      " <tr style=\"text-align: right;\">\n",
      " <th></th>\n",
      " <th>text</th>\n",
      " <th>label</th>\n",
      " </tr>\n",
      " </thead>\n",
      " <tbody>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>0</th>\n",
      " <td>Hôm nay ngày đẹp trời. Long tâm trạng cực kỳ v...</td>\n",
      " <td>khac</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>1</th>\n",
      " <td>Long làm việc chiều tối mới về. Không biết sao...</td>\n",
      " <td>khac</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>2</th>\n",
      " <td>– Alo anh yêu à! Em nghe nè! Có chuyện gì khôn...</td>\n",
      " <td>khac</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>3</th>\n",
      " <td>Long nhớ vợ quá! Mới gọi chút cũng chả đỡ nhớ,...</td>\n",
      " <td>khac</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>4</th>\n",
      " <td>– Long ngày nào cũng gọi nói nhảm vậy đó hả? –...</td>\n",
      " <td>khieu_dam</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>...</th>\n",
      " <td>...</td>\n",
      " <td>...</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>12432</th>\n",
      " <td>– Ahhh!!! Anh chịu hết nổi rồi… Chắc anh ra… m...</td>\n",
      " <td>khac</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>12433</th>\n",
      " <td>Nói xong nàng gồng người xuất tinh chan chứa. ...</td>\n",
      " <td>khieu_dam</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>12434</th>\n",
      " <td>Tôi ghì chặt lấy Hương một lúc lâu cho đến khi...</td>\n",
      " <td>khieu_dam</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>12435</th>\n",
      " <td>– Không chịu! Anh nói là xuất tinh cho em thấy...</td>\n",
      " <td>khieu_dam</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>12436</th>\n",
      " <td>Nói xong tôi hôn lên môi nàng một lần nữa, rồi...</td>\n",
      " <td>khac</td>\n",
      " </tr>\n",
      " </tbody>\n",
      "</table>\n",
      "<p>12437 rows × 2 columns</p>\n",
      "</div>"
      ],
      "text/plain": [
      " text label\n",
      "0 Hôm nay ngày đẹp trời. Long tâm trạng cực kỳ v... khac\n",
      "1 Long làm việc chiều tối mới về. Không biết sao... khac\n",
      "2 – Alo anh yêu à! Em nghe nè! Có chuyện gì khôn... khac\n",
      "3 Long nhớ vợ quá! Mới gọi chút cũng chả đỡ nhớ,... khac\n",
      "4 – Long ngày nào cũng gọi nói nhảm vậy đó hả? –... khieu_dam\n",
      "... ... ...\n",
      "12432 – Ahhh!!! Anh chịu hết nổi rồi… Chắc anh ra… m... khac\n",
      "12433 Nói xong nàng gồng người xuất tinh chan chứa. ... khieu_dam\n",
      "12434 Tôi ghì chặt lấy Hương một lúc lâu cho đến khi... khieu_dam\n",
      "12435 – Không chịu! Anh nói là xuất tinh cho em thấy... khieu_dam\n",
      "12436 Nói xong tôi hôn lên môi nàng một lần nữa, rồi... khac\n",
      "\n",
      "[12437 rows x 2 columns]"
      ]
      },
      "execution_count": 2,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
      }
      ],
      "source": [
      "df = get_data('/home/anhcd/Products/kiem-duyet-noi-dung-van-ban-tieng-viet/data/van_ban_khieu_dam.xlsx')\n",
      "df"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 3,
      "metadata": {},
      "outputs": [
      {
      "data": {
      "text/html": [
      "<div>\n",
      "<style scoped>\n",
      " .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
      " vertical-align: middle;\n",
      " }\n",
      "\n",
      " .dataframe tbody tr th {\n",
      " vertical-align: top;\n",
      " }\n",
      "\n",
      " .dataframe thead th {\n",
      " text-align: right;\n",
      " }\n",
      "</style>\n",
      "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
      " <thead>\n",
      " <tr style=\"text-align: right;\">\n",
      " <th></th>\n",
      " <th>text</th>\n",
      " <th>label</th>\n",
      " </tr>\n",
      " </thead>\n",
      " <tbody>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>0</th>\n",
      " <td>Hôm nay ngày đẹp trời. Long tâm trạng cực kỳ v...</td>\n",
      " <td>khac</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>1</th>\n",
      " <td>Long làm việc chiều tối mới về. Không biết sao...</td>\n",
      " <td>khac</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>2</th>\n",
      " <td>– Alo anh yêu à! Em nghe nè! Có chuyện gì khôn...</td>\n",
      " <td>khac</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>3</th>\n",
      " <td>Long nhớ vợ quá! Mới gọi chút cũng chả đỡ nhớ,...</td>\n",
      " <td>khac</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>4</th>\n",
      " <td>– Long ngày nào cũng gọi nói nhảm vậy đó hả? –...</td>\n",
      " <td>khieu_dam</td>\n",
      " </tr>\n",
      " </tbody>\n",
      "</table>\n",
      "</div>"
      ],
      "text/plain": [
      " text label\n",
      "0 Hôm nay ngày đẹp trời. Long tâm trạng cực kỳ v... khac\n",
      "1 Long làm việc chiều tối mới về. Không biết sao... khac\n",
      "2 – Alo anh yêu à! Em nghe nè! Có chuyện gì khôn... khac\n",
      "3 Long nhớ vợ quá! Mới gọi chút cũng chả đỡ nhớ,... khac\n",
      "4 – Long ngày nào cũng gọi nói nhảm vậy đó hả? –... khieu_dam"
      ]
      },
      "execution_count": 3,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
      }
      ],
      "source": [
      "df.rename(columns={'content': 'text'}, inplace=True)\n",
      "df.rename(columns={'index_spans': 'label'}, inplace=True)\n",
      "df.head()"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 3,
      "metadata": {},
      "outputs": [],
      "source": [
      "def process_row(row):\n",
      " # Kiểm tra xem label có hợp lệ không \n",
      " if row['label'] == \"phan_cam\":\n",
      " return \"thu_ghet\"\n",
      " else:\n",
      " return row['label']\n",
      "\n",
      "df['label'] = df.apply(process_row, axis=1)"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 4,
      "metadata": {},
      "outputs": [
      {
      "data": {
      "text/html": [
      "<div>\n",
      "<style scoped>\n",
      " .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
      " vertical-align: middle;\n",
      " }\n",
      "\n",
      " .dataframe tbody tr th {\n",
      " vertical-align: top;\n",
      " }\n",
      "\n",
      " .dataframe thead th {\n",
      " text-align: right;\n",
      " }\n",
      "</style>\n",
      "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
      " <thead>\n",
      " <tr style=\"text-align: right;\">\n",
      " <th></th>\n",
      " <th>text</th>\n",
      " <th>label</th>\n",
      " </tr>\n",
      " </thead>\n",
      " <tbody>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>0</th>\n",
      " <td>Hôm nay ngày đẹp trời. Long tâm trạng cực kỳ v...</td>\n",
      " <td>khac</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>1</th>\n",
      " <td>Long làm việc chiều tối mới về. Không biết sao...</td>\n",
      " <td>khac</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>2</th>\n",
      " <td>– Alo anh yêu à! Em nghe nè! Có chuyện gì khôn...</td>\n",
      " <td>khac</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>3</th>\n",
      " <td>Long nhớ vợ quá! Mới gọi chút cũng chả đỡ nhớ,...</td>\n",
      " <td>khac</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>4</th>\n",
      " <td>– Long ngày nào cũng gọi nói nhảm vậy đó hả? –...</td>\n",
      " <td>khieu_dam</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>...</th>\n",
      " <td>...</td>\n",
      " <td>...</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>12432</th>\n",
      " <td>– Ahhh!!! Anh chịu hết nổi rồi… Chắc anh ra… m...</td>\n",
      " <td>khac</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>12433</th>\n",
      " <td>Nói xong nàng gồng người xuất tinh chan chứa. ...</td>\n",
      " <td>khieu_dam</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>12434</th>\n",
      " <td>Tôi ghì chặt lấy Hương một lúc lâu cho đến khi...</td>\n",
      " <td>khieu_dam</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>12435</th>\n",
      " <td>– Không chịu! Anh nói là xuất tinh cho em thấy...</td>\n",
      " <td>khieu_dam</td>\n",
      " </tr>\n",
      " <tr>\n",
      " <th>12436</th>\n",
      " <td>Nói xong tôi hôn lên môi nàng một lần nữa, rồi...</td>\n",
      " <td>khac</td>\n",
      " </tr>\n",
      " </tbody>\n",
      "</table>\n",
      "<p>12437 rows × 2 columns</p>\n",
      "</div>"
      ],
      "text/plain": [
      " text label\n",
      "0 Hôm nay ngày đẹp trời. Long tâm trạng cực kỳ v... khac\n",
      "1 Long làm việc chiều tối mới về. Không biết sao... khac\n",
      "2 – Alo anh yêu à! Em nghe nè! Có chuyện gì khôn... khac\n",
      "3 Long nhớ vợ quá! Mới gọi chút cũng chả đỡ nhớ,... khac\n",
      "4 – Long ngày nào cũng gọi nói nhảm vậy đó hả? –... khieu_dam\n",
      "... ... ...\n",
      "12432 – Ahhh!!! Anh chịu hết nổi rồi… Chắc anh ra… m... khac\n",
      "12433 Nói xong nàng gồng người xuất tinh chan chứa. ... khieu_dam\n",
      "12434 Tôi ghì chặt lấy Hương một lúc lâu cho đến khi... khieu_dam\n",
      "12435 – Không chịu! Anh nói là xuất tinh cho em thấy... khieu_dam\n",
      "12436 Nói xong tôi hôn lên môi nàng một lần nữa, rồi... khac\n",
      "\n",
      "[12437 rows x 2 columns]"
      ]
      },
      "execution_count": 4,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
      }
      ],
      "source": [
      "df"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 5,
      "metadata": {},
      "outputs": [],
      "source": [
      "df.to_excel(\"/home/anhcd/Products/kiem-duyet-noi-dung-van-ban-tieng-viet/data/van_ban_khieu_dam.xlsx\")"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {},
      "source": [
      "# Append DataFrames (concatenate rows)"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 1,
      "metadata": {},
      "outputs": [],
      "source": [
      "import pandas as pd \n",
      "\n",
      "def get_data(path):\n",
      " if path.lower().endswith(\".csv\"):\n",
      " df = pd.read_csv(path)\n",
      " elif path.lower().endswith(\".xlsx\"):\n",
      " df = pd.read_excel(path, sheet_name=\"Sheet1\")\n",
      " return df"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 2,
      "metadata": {},
      "outputs": [],
      "source": [
      "df1 = get_data('/home/anhcd/Products/kiem-duyet-noi-dung-van-ban-tieng-viet/data/ngon_tu_phan_cam1.xlsx')\n",
      "df2 = get_data('/home/anhcd/Products/kiem-duyet-noi-dung-van-ban-tieng-viet/data/ngon_tu_phan_cam2.xlsx')"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 7,
      "metadata": {},
      "outputs": [
      {
      "data": {
      "text/plain": [
      "8844"
      ]
      },
      "execution_count": 7,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
      }
      ],
      "source": [
      "len(df1)"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 8,
      "metadata": {},
      "outputs": [
      {
      "data": {
      "text/plain": [
      "1106"
      ]
      },
      "execution_count": 8,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
      }
      ],
      "source": [
      "len(df2)"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 9,
      "metadata": {},
      "outputs": [],
      "source": [
      "data = [df1, df2]\n",
      "df = pd.concat(data)"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 10,
      "metadata": {},
      "outputs": [
      {
      "data": {
      "text/plain": [
      "9950"
      ]
      },
      "execution_count": 10,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
      }
      ],
      "source": [
      "len(df)"
      ]
      },
      {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 11,
      "metadata": {},
      "outputs": [],
      "source": [
      "df.to_excel(\"/home/anhcd/Products/kiem-duyet-noi-dung-van-ban-tieng-viet/data/ngon_tu_phan_cam_all.xlsx\")"
      ]
      }
      ],
      "metadata": {
      "kernelspec": {
      "display_name": "bert",
      "language": "python",
      "name": "python3"
      },
      "language_info": {
      "codemirror_mode": {
      "name": "ipython",
      "version": 3
      },
      "file_extension": ".py",
      "mimetype": "text/x-python",
      "name": "python",
      "nbconvert_exporter": "python",
      "pygments_lexer": "ipython3",
      "version": "3.10.14"
      }
      },
      "nbformat": 4,
      "nbformat_minor": 2
      }
      infer.Dockerfile 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      FROM pytorch/pytorch:2.3.1-cuda11.8-cudnn8-runtime
      ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
      ENV PYTHONUNBUFFERED=True \
      PORT=9090
      # Install dependencies
      RUN apt-get update \
      && apt-get install -y git default-jre default-jdk
      WORKDIR /src
      RUN git clone https://github.com/vncorenlp/VnCoreNLP.git
      RUN git clone https://huggingface.co/vinai/phobert-base/
      COPY ./phobert-base/pytorch_model.bin /src/phobert-base/pytorch_model.bin
      COPY ./server_infer/requirements.txt /src/requirements.txt
      RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
      COPY ./server_infer/*.py /src/
      CMD ["uvicorn", "server:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8001"]
      \ No newline at end of file
      lab/finetune_bert_classify.ipynb 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      This source diff could not be displayed because it is too large. You can view the blob instead.
      lab/preprocess_data.ipynb 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      This source diff could not be displayed because it is too large. You can view the blob instead.
      nginx/conf.d/manager.conf 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      upstream manager {
      server nlpcore01:8001;
      server nlpcore02:8001;
      }
      server {
      listen 8001;
      location / {
      proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
      proxy_set_header Host $host;
      proxy_connect_timeout 1;
      proxy_pass http://manager;
      }
      }
      nginx/log/access.log 0 → 100755
      View file @ 3bb240fb
      10.3.3.60 - - [03/Jul/2024:09:42:06 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 502 157 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [03/Jul/2024:10:00:38 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2309 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [03/Jul/2024:10:01:27 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 499 0 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [03/Jul/2024:10:01:29 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2309 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [04/Jul/2024:08:30:25 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2309 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [04/Jul/2024:08:38:10 +0000] "\xFF\xF4\xFF\xFD\x06" 400 157 "-" "-" "-"
      10.3.3.60 - - [04/Jul/2024:08:38:20 +0000] "]" 400 157 "-" "-" "-"
      10.3.3.60 - - [04/Jul/2024:08:41:38 +0000] "POST /start-training HTTP/1.1" 404 22 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [05/Jul/2024:03:50:04 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2309 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [05/Jul/2024:04:10:46 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2309 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [05/Jul/2024:04:10:49 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2309 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [05/Jul/2024:04:10:50 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2309 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [05/Jul/2024:04:10:52 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2309 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [05/Jul/2024:04:10:53 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2309 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [05/Jul/2024:04:10:53 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2309 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [05/Jul/2024:04:10:54 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2309 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [05/Jul/2024:04:10:55 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2309 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [05/Jul/2024:04:10:56 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2309 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [05/Jul/2024:09:29:33 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2309 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [05/Jul/2024:10:25:57 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2309 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [09/Jul/2024:09:46:05 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2323 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [09/Jul/2024:09:46:09 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2328 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [09/Jul/2024:09:46:10 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2326 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [09/Jul/2024:09:46:11 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2327 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [09/Jul/2024:09:46:12 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2326 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [09/Jul/2024:09:56:27 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2306 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.3.60 - - [09/Jul/2024:10:33:07 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2306 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.2.100 - - [10/Jul/2024:06:52:22 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2313 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.2.100 - - [10/Jul/2024:08:40:49 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2313 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.2.100 - - [10/Jul/2024:08:40:52 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2313 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.2.100 - - [10/Jul/2024:09:59:05 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2300 "-" "curl/7.81.0" "-"
      10.3.2.100 - - [10/Jul/2024:10:23:22 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 502 157 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.2.100 - - [10/Jul/2024:10:23:25 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 502 157 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.2.100 - - [10/Jul/2024:10:23:29 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 502 157 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.2.100 - - [10/Jul/2024:10:23:35 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2318 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.2.100 - - [11/Jul/2024:06:33:03 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2318 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      10.3.2.100 - - [11/Jul/2024:06:41:13 +0000] "POST /text-classify HTTP/1.1" 200 2318 "-" "PostmanRuntime/7.37.3" "-"
      nginx/log/error.log 0 → 100755
      View file @ 3bb240fb
      This source diff could not be displayed because it is too large. You can view the blob instead.
      server_infer/bert_model.py 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      import torch.nn as nn
      from transformers import AutoModel
      class BERTClassifier(nn.Module):
      def __init__(self, model_bert, n_classes):
      super(BERTClassifier, self).__init__()
      self.bert = AutoModel.from_pretrained(model_bert, local_files_only=True)
      self.drop = nn.Dropout(p=0.3)
      self.fc = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, n_classes)
      nn.init.normal_(self.fc.weight, std=0.02)
      nn.init.normal_(self.fc.bias, 0)
      def forward(self, input_ids, attention_mask):
      _, output = self.bert(
      input_ids=input_ids,
      attention_mask=attention_mask,
      return_dict=False # Dropout will errors if without this
      )
      x = self.drop(output)
      x = self.fc(x)
      return x
      server_infer/preprocess.py 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      import py_vncorenlp
      from utils import get_data_from_yaml
      config = get_data_from_yaml("config.yaml")
      VNCORENLP_DIR = config.get("vncorenlp")["save_dir"]
      # Load the word and sentence segmentation component
      rdrsegmenter = py_vncorenlp.VnCoreNLP(annotators=['wseg'], save_dir=VNCORENLP_DIR)
      def preprocess_text(text):
      content = rdrsegmenter.word_segment(text)
      content = ''.join(content)
      return content
      \ No newline at end of file
      server_infer/requirements.txt 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      py_vncorenlp
      fastapi
      uvicorn
      numpy
      transformers
      minio==7.2.7
      \ No newline at end of file
      server_infer/server.py 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      from fastapi import FastAPI, HTTPException
      from pydantic import BaseModel
      import torch
      from transformers import AutoTokenizer
      from contextlib import asynccontextmanager
      from minio import Minio
      from minio.error import S3Error
      import os
      from typing import List
      from bert_model import BERTClassifier
      from utils import get_data_from_yaml, split_chunk
      from preprocess import preprocess_text
      config = get_data_from_yaml("/src/config.yaml")
      DEVICE = config.get("device")
      CLASSES = config.get("classes")
      MINIO_SERVER = config.get("minio")["server"]
      MINIO_DATA_LABELED = config.get("minio")["data_labeled"]
      MINIO_MODEL_TRAINED = config.get("minio")["model_trained"]
      VNCORENLP_DIR = config.get("vncorenlp")["save_dir"]
      PHOBERTBASE_DIR = config.get("phobert_base")["save_dir"]
      MAX_TOKEN_LENGTH = config.get("phobert_base")["max_token_length"]
      MODEL_CHECKPOINT = config.get("model_checkpoint")
      CHUNK_SIZE = config.get("chunk_size")
      INFER_LENGTH = config.get("limit_infer_length")
      minio_client = Minio(
      endpoint=MINIO_SERVER,
      access_key=os.getenv("MINIO_ROOT_USER"),
      secret_key=os.getenv("MINIO_ROOT_PASSWORD"),
      secure=False
      )
      def download_latest_model():
      # List objects in the bucket
      objects = minio_client.list_objects(MINIO_MODEL_TRAINED)
      latest_obj = None
      latest_time = None
      for obj in objects:
      if "best" in obj.object_name:
      if latest_time is None or obj.last_modified > latest_time:
      latest_time = obj.last_modified
      latest_obj = obj
      if latest_obj is not None:
      try:
      minio_client.fget_object(MINIO_MODEL_TRAINED, latest_obj.object_name, MODEL_CHECKPOINT)
      except S3Error as exc:
      print(f"Error occurred: {exc}")
      return latest_obj.object_name
      else:
      raise Exception("No *best* models found in the bucket")
      tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(PHOBERTBASE_DIR, local_files_only=True, use_fast=False)
      def infer(text, model, tokenizer, class_names, max_len=MAX_TOKEN_LENGTH+2):
      encoded_review = tokenizer.encode_plus(
      text,
      max_length=max_len,
      truncation=True,
      add_special_tokens=True,
      padding='max_length',
      return_attention_mask=True,
      return_token_type_ids=False,
      return_tensors='pt',
      )
      input_ids = encoded_review['input_ids'].to(DEVICE)
      attention_mask = encoded_review['attention_mask'].to(DEVICE)
      output = model(input_ids, attention_mask)
      conf, y_pred = torch.max(output, dim=1)
      return conf, class_names[y_pred]
      model = BERTClassifier(model_bert=PHOBERTBASE_DIR, n_classes=len(CLASSES))
      model.to(DEVICE)
      @asynccontextmanager
      async def lifespan(app: FastAPI):
      global model
      try:
      update_model = download_latest_model()
      model.load_state_dict(torch.load(MODEL_CHECKPOINT))
      model.eval()
      print(f"Model updated: {update_model}")
      except Exception as e:
      print(f"An error occurred: {e}")
      yield
      torch.cuda.empty_cache()
      torch.cuda.ipc_collect()
      class ParagraphRequest(BaseModel):
      paragraph: str
      class ChunkLabelResponse(BaseModel):
      chunk: str
      label: str
      confidence: float
      app = FastAPI(lifespan=lifespan)
      @app.post("/text-classify", response_model=List[ChunkLabelResponse])
      async def process_paragraph(request: ParagraphRequest):
      if len(request.paragraph) > INFER_LENGTH:
      raise HTTPException(status_code=400, detail=f"Max length: {INFER_LENGTH}")
      chunks = split_chunk(request.paragraph, max_words=CHUNK_SIZE)
      response = []
      for chunk in chunks:
      text = preprocess_text(chunk)
      confidence, processed_label = infer(text, model, tokenizer, CLASSES)
      response.append(ChunkLabelResponse(chunk=chunk, label=processed_label, confidence=confidence))
      return response
      server_infer/utils.py 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      import yaml
      import re
      def get_data_from_yaml(filename):
      try:
      with open(filename, 'r') as f:
      data = yaml.safe_load(f)
      except IOError:
      raise IOError(f"Error opening file: {filename}")
      return data
      def split_chunk(text, max_words=200):
      # Regular expression to match sentences and newlines
      sentence_endings = re.compile(r'([.!?])\s+|\n')
      # Split text into segments based on the regular expression
      segments = sentence_endings.split(text)
      paragraphs = []
      current_paragraph = []
      current_word_count = 0
      for segment in segments:
      if segment is not None:
      words = segment.split()
      word_count = len(words)
      # Check if adding this segment would exceed the max_words limit
      if current_word_count + word_count > max_words:
      # If so, finalize the current paragraph and start a new one
      paragraphs.append(' '.join(current_paragraph))
      current_paragraph = words
      current_word_count = word_count
      else:
      # Add the segment to the current paragraph
      current_paragraph.extend(words)
      current_word_count += word_count
      # Add the last paragraph if any
      if current_paragraph:
      paragraphs.append(' '.join(current_paragraph))
      return paragraphs
      server_manage_data/config.py 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      from utils import get_data_from_yaml
      config = get_data_from_yaml("/src/config.yaml")
      DB_SERVER = config.get("sqldb")["server"]
      DB_TABLENAME = config.get("sqldb")["table"]
      MINIO_SERVER = config.get("minio")["server"]
      MINIO_DATA_LABELED = config.get("minio")["data_labeled"]
      MINIO_MODEL_TRAINED = config.get("minio")["model_trained"]
      \ No newline at end of file
      server_manage_data/database.py 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession, create_async_engine
      from sqlalchemy.orm import sessionmaker
      import os
      from config import DB_SERVER
      DATABASE_URL = f'postgresql+asyncpg://{os.getenv("POSTGRES_USER")}:{os.getenv("POSTGRES_PASSWORD")}@{DB_SERVER}/{os.getenv("POSTGRES_DB")}'
      engine = create_async_engine(DATABASE_URL, echo=True)
      SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine, class_=AsyncSession)
      async def get_db():
      async with SessionLocal() as session:
      yield session
      server_manage_data/models.py 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      from sqlalchemy import Column, Integer, String
      from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
      from config import DB_TABLENAME
      Base = declarative_base()
      class LabeledData(Base):
      __tablename__ = DB_TABLENAME
      id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
      paragraph = Column(String, nullable=False)
      label = Column(String, nullable=False)
      server_manage_data/requirements.txt 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      fastapi
      sqlalchemy
      asyncpg
      psycopg2-binary
      minio==7.2.7
      pandas==2.2.1
      server_manage_data/schemas.py 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      from pydantic import BaseModel
      class LabeledDataCreate(BaseModel):
      paragraph: str
      label: str
      server_manage_data/server.py 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException
      from contextlib import asynccontextmanager
      from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
      from sqlalchemy.future import select
      from sqlalchemy import MetaData, Table, inspect
      from minio import Minio
      from minio.error import S3Error
      import os
      from models import Base, LabeledData
      from schemas import LabeledDataCreate
      from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table
      from sqlalchemy.orm import sessionmaker
      import pandas as pd
      from io import StringIO, BytesIO
      from database import engine, get_db, SessionLocal
      from config import MINIO_SERVER, MINIO_MODEL_TRAINED, MINIO_DATA_LABELED
      from utils import check_bucket
      minio_client = Minio(
      endpoint=MINIO_SERVER,
      access_key=os.getenv("MINIO_ROOT_USER"),
      secret_key=os.getenv("MINIO_ROOT_PASSWORD"),
      secure=False
      )
      bucket_names = [MINIO_DATA_LABELED, MINIO_MODEL_TRAINED]
      @asynccontextmanager
      async def lifespan(app: FastAPI):
      check_bucket(minio_client=minio_client, bucket_names=bucket_names)
      async with engine.begin() as conn:
      await conn.run_sync(Base.metadata.create_all)
      yield
      app = FastAPI(lifespan=lifespan)
      @app.post("/add-data", response_model=LabeledDataCreate)
      async def create_labeled_data(data: LabeledDataCreate, db: AsyncSession = Depends(get_db)):
      new_data = LabeledData(paragraph=data.paragraph, label=data.label)
      try:
      db.add(new_data)
      await db.commit()
      await db.refresh(new_data)
      except Exception as e:
      raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
      return new_data
      server_manage_data/utils.py 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      import yaml
      def get_data_from_yaml(filename):
      try:
      with open(filename, 'r') as f:
      data = yaml.safe_load(f)
      except IOError:
      raise IOError(f"Error opening file: {filename}")
      return data
      def check_bucket(minio_client, bucket_names):
      # Check if bucket exists
      for bucket_name in bucket_names:
      found = minio_client.bucket_exists(bucket_name)
      if not found:
      # Create bucket
      minio_client.make_bucket(bucket_name)
      print(f"Bucket '{bucket_name}' created successfully.")
      else:
      print(f"Bucket '{bucket_name}' already exists.")
      \ No newline at end of file
      server_train/bert_model.py 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      import torch.nn as nn
      from transformers import AutoModel
      class BERTClassifier(nn.Module):
      def __init__(self, model_bert, n_classes):
      super(BERTClassifier, self).__init__()
      self.bert = AutoModel.from_pretrained(model_bert, local_files_only=True)
      self.drop = nn.Dropout(p=0.3)
      self.fc = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, n_classes)
      nn.init.normal_(self.fc.weight, std=0.02)
      nn.init.normal_(self.fc.bias, 0)
      def forward(self, input_ids, attention_mask):
      _, output = self.bert(
      input_ids=input_ids,
      attention_mask=attention_mask,
      return_dict=False # Dropout will errors if without this
      )
      x = self.drop(output)
      x = self.fc(x)
      return x
      server_train/preprocess.py 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      import py_vncorenlp
      from utils import get_data_from_yaml
      config = get_data_from_yaml("/src/config.yaml")
      CLASSES = config.get("classes")
      VNCORENLP_DIR = config.get("vncorenlp")["save_dir"]
      # Load the word and sentence segmentation component
      rdrsegmenter = py_vncorenlp.VnCoreNLP(annotators=['wseg'], save_dir=VNCORENLP_DIR)
      def preprocess_row(row):
      # Kiểm tra xem label có hợp lệ không
      if row['label'] in CLASSES:
      content = rdrsegmenter.word_segment(row['text'])
      content = ''.join(content)
      return content
      else:
      # Nếu label không hợp lệ, thay đổi text
      return None
      \ No newline at end of file
      server_train/requirements.txt 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      celery[redis]
      py_vncorenlp==0.1.4
      fastapi
      uvicorn
      numpy==1.24.3
      transformers==4.39.2
      pandas==2.2.1
      minio==7.2.7
      scikit-learn==1.4.1.post1
      scipy==1.12.0
      gensim==4.3.2
      tensorboard
      \ No newline at end of file
      server_train/server.py 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      from fastapi import FastAPI, HTTPException
      from pydantic import BaseModel
      import threading
      import torch
      import numpy as np
      from transformers import AutoTokenizer
      from sklearn.model_selection import train_test_split
      import pandas as pd
      import os
      from gensim.utils import simple_preprocess
      from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
      from contextlib import asynccontextmanager
      import torch.nn as nn
      from torch.optim import AdamW
      from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
      from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
      from transformers import get_linear_schedule_with_warmup, AutoTokenizer, AutoModel
      from io import BytesIO
      import pandas as pd
      import sys
      import logging
      import datetime
      from typing import List
      from minio import Minio
      from minio.error import S3Error
      from bert_model import BERTClassifier
      from utils import get_data_from_yaml, seed_everything
      from preprocess import preprocess_row
      # Global variables to manage the training thread and the stop flag
      train_thread = None
      is_training = False
      stop_training_flag = threading.Event()
      logger = logging.getLogger()
      logger.setLevel(logging.INFO)
      handler = logging.StreamHandler(sys.stderr)
      formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s: %(message)s')
      handler.setFormatter(formatter)
      logger.addHandler(handler)
      config = get_data_from_yaml("/src/config.yaml")
      DEVICE = config.get("device")
      CLASSES = config.get("classes")
      MINIO_SERVER = config.get("minio")["server"]
      MINIO_DATA_LABELED = config.get("minio")["data_labeled"]
      MINIO_MODEL_TRAINED = config.get("minio")["model_trained"]
      VNCORENLP_DIR = config.get("vncorenlp")["save_dir"]
      PHOBERTBASE_DIR = config.get("phobert_base")["save_dir"]
      MAX_TOKEN_LENGTH = config.get("phobert_base")["max_token_length"]
      MODEL_CHECKPOINT = config.get("model_checkpoint")
      CHUNK_SIZE = config.get("chunk_size")
      EPOCH = config.get("training")["epoch"]
      K_FOLD = config.get("training")["k_fold"]
      TEST_RATIO = config.get("training")["test_ratio"]
      BATCH_SIZE = config.get("training")["batch_size"]
      LOAD_DATA_WORKER = config.get("training")["load_data_worker"]
      minio_client = Minio(
      endpoint=MINIO_SERVER,
      access_key=os.getenv("MINIO_ROOT_USER"),
      secret_key=os.getenv("MINIO_ROOT_PASSWORD"),
      secure=False
      )
      bucket_names = [MINIO_DATA_LABELED, MINIO_MODEL_TRAINED]
      def download_latest_model():
      # List objects in the bucket
      objects = minio_client.list_objects(MINIO_MODEL_TRAINED)
      latest_obj = None
      latest_time = None
      for obj in objects:
      if "last" in obj.object_name:
      if latest_time is None or obj.last_modified > latest_time:
      latest_time = obj.last_modified
      latest_obj = obj
      if latest_obj is not None:
      try:
      minio_client.fget_object(MINIO_MODEL_TRAINED, latest_obj.object_name, MODEL_CHECKPOINT)
      except S3Error as exc:
      print(f"Error occurred: {exc}")
      return latest_obj.object_name
      else:
      raise Exception("No *last* models found in the bucket")
      def release_training_vram():
      # Giải phóng bộ nhớ GPU của quá trình training
      torch.cuda.empty_cache()
      torch.cuda.ipc_collect()
      class ClassifyDataset(Dataset):
      def __init__(self, df, tokenizer, classes, max_len):
      self.df = df
      self.max_len = max_len
      self.tokenizer = tokenizer
      self.classes = classes
      def __len__(self):
      return len(self.df)
      def __getitem__(self, index):
      """
      To customize dataset, inherit from Dataset class and implement
      __len__ & __getitem__
      __getitem__ should return
      data:
      input_ids
      attention_masks
      text
      targets
      """
      row = self.df.iloc[index]
      text, label = self.get_input_data(row)
      # Encode_plus will:
      # (1) split text into token
      # (2) Add the '[CLS]' and '[SEP]' token to the start and end
      # (3) Truncate/Pad sentence to max length
      # (4) Map token to their IDS
      # (5) Create attention mask
      # (6) Return a dictionary of outputs
      encoding = self.tokenizer.encode_plus(
      text,
      truncation=True,
      add_special_tokens=True,
      max_length=self.max_len,
      padding='max_length',
      return_attention_mask=True,
      return_token_type_ids=False,
      return_tensors='pt',
      )
      return {
      'text': text,
      'input_ids': encoding['input_ids'].flatten(),
      'attention_masks': encoding['attention_mask'].flatten(),
      'targets': torch.tensor(label, dtype=torch.long),
      }
      def labelencoder(self,text):
      for i in range(len(self.classes)):
      if text == self.classes[i]:
      return i
      def get_input_data(self, row):
      # Preprocessing: {remove icon, special character, lower}
      text = row['text']
      text = ' '.join(simple_preprocess(text))
      label = self.labelencoder(row['label'])
      return text, label
      def eval(model, valid_loader, criterion, device):
      model.eval()
      losses = []
      correct = 0
      with torch.no_grad():
      for data in valid_loader:
      input_ids = data['input_ids'].to(device)
      attention_mask = data['attention_masks'].to(device)
      targets = data['targets'].to(device)
      outputs = model(
      input_ids=input_ids,
      attention_mask=attention_mask
      )
      _, pred = torch.max(outputs, dim=1)
      loss = criterion(outputs, targets)
      correct += torch.sum(pred == targets)
      losses.append(loss.item())
      logger.info(f'Valid Accuracy: {correct.double()/len(valid_loader.dataset)} Loss: {np.mean(losses)}')
      return correct.double()/len(valid_loader.dataset)
      def prepare_loaders(df, fold, tokenizer, classes, max_len, batch_size, num_workers):
      df_train = df[df.kfold != fold].reset_index(drop=True)
      df_valid = df[df.kfold == fold].reset_index(drop=True)
      train_dataset = ClassifyDataset(df_train, tokenizer, classes, max_len=max_len)
      valid_dataset = ClassifyDataset(df_valid, tokenizer, classes, max_len=max_len)
      train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers)
      valid_loader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers)
      return train_loader, valid_loader
      def train_model(skf, train_df, tokenizer, use_pretrain=False):
      global stop_training_flag, is_training
      train_version = datetime.datetime.now().strftime("%d-%m-%Y_%Hh%Mm")
      writer = SummaryWriter(log_dir=f'/runs/{train_version}')
      logger.info("START TRAINING PROCESS")
      model = BERTClassifier(model_bert=PHOBERTBASE_DIR, n_classes=len(CLASSES)).to(DEVICE)
      if use_pretrain == True:
      model.load_state_dict(torch.load(MODEL_CHECKPOINT))
      epoch_each_fold = int(EPOCH/skf.n_splits)
      cur_epoch = 0
      for fold in range(skf.n_splits):
      if stop_training_flag.is_set():
      print("Training stopped.")
      writer.close()
      return "Training stopped"
      logger.info(f'-----------Fold: {fold+1} ------------------')
      train_loader, valid_loader = prepare_loaders(train_df, fold=fold, tokenizer=tokenizer, classes=CLASSES, \
      max_len=MAX_TOKEN_LENGTH, batch_size=BATCH_SIZE, num_workers=LOAD_DATA_WORKER)
      criterion = nn.CrossEntropyLoss()
      # Recommendation by BERT: lr: 5e-5, 2e-5, 3e-5
      # Batchsize: 16, 32
      optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)
      lr_scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
      optimizer,
      num_warmup_steps=0,
      num_training_steps=len(train_loader)*EPOCH
      )
      best_acc = 0
      for e in range(epoch_each_fold):
      if stop_training_flag.is_set():
      print("Training stopped.")
      writer.close()
      return "Training stopped"
      logger.info(f'Fold {fold+1} Epoch {cur_epoch+1}/{EPOCH}')
      logger.info('-'*30)
      # Train ----------------------------------------------------------------------------------
      model.train()
      losses = []
      correct = 0
      for data in train_loader:
      if stop_training_flag.is_set():
      print("Training stopped.")
      writer.close()
      return "Training stopped"
      if data is not None:
      input_ids = data['input_ids'].to(DEVICE)
      attention_mask = data['attention_masks'].to(DEVICE)
      targets = data['targets'].to(DEVICE)
      optimizer.zero_grad()
      outputs = model(
      input_ids=input_ids,
      attention_mask=attention_mask
      )
      loss = criterion(outputs, targets)
      _, pred = torch.max(outputs, dim=1)
      correct += torch.sum(pred == targets)
      losses.append(loss.item())
      loss.backward()
      nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
      optimizer.step()
      lr_scheduler.step()
      else:
      logger.warning("Warning: Empty data received from data loader. Skipping this iteration.")
      train_acc = correct.double()/len(train_loader.dataset)
      train_loss = np.mean(losses)
      logger.info(f'Train Accuracy: {train_acc} Loss: {train_loss}')
      writer.add_scalar("Accuracy/train", train_acc, cur_epoch)
      writer.add_scalar("Loss/train", train_loss, cur_epoch)
      # End train ----------------------------------------------------------------------------------
      if stop_training_flag.is_set():
      print("Training stopped.")
      writer.close()
      return "Training stopped"
      # Valid --------------------------------------------------------------------------------------
      model.eval()
      losses = []
      correct = 0
      with torch.no_grad():
      for data in valid_loader:
      if stop_training_flag.is_set():
      print("Training stopped.")
      writer.close()
      return "Training stopped"
      input_ids = data['input_ids'].to(DEVICE)
      attention_mask = data['attention_masks'].to(DEVICE)
      targets = data['targets'].to(DEVICE)
      outputs = model(
      input_ids=input_ids,
      attention_mask=attention_mask
      )
      _, pred = torch.max(outputs, dim=1)
      loss = criterion(outputs, targets)
      correct += torch.sum(pred == targets)
      losses.append(loss.item())
      val_acc = correct.double()/len(valid_loader.dataset)
      val_loss = np.mean(losses)
      logger.info(f'Valid Accuracy: {val_acc} Loss: {val_loss}')
      writer.add_scalar("Accuracy/valid", val_acc, cur_epoch)
      writer.add_scalar("Loss/valid", val_loss, cur_epoch)
      # End valid ----------------------------------------------------------------------------------
      if stop_training_flag.is_set():
      print("Training stopped.")
      writer.close()
      return "Training stopped"
      # Save checkpoint
      torch.save(model.state_dict(), f'/src/phobert_last.pth')
      if val_acc > best_acc:
      torch.save(model.state_dict(), f'/src/phobert_best.pth')
      best_acc = val_acc
      checkpoint_best = f'phobert_best_{train_version}.pth'
      try:
      upload_best = minio_client.fput_object(
      MINIO_MODEL_TRAINED, # Bucket name
      checkpoint_best, # Object name (name in MinIO)
      '/src/phobert_best.pth' # Path to the file you want to upload
      )
      except S3Error as exc:
      print(f"Error occurred: {exc}")
      print(f"File uploaded successfully. {checkpoint_best}")
      if stop_training_flag.is_set():
      print("Training stopped.")
      writer.close()
      return "Training stopped"
      # Upload file
      checkpoint_last = f'phobert_last_{train_version}.pth'
      try:
      upload_last = minio_client.fput_object(
      MINIO_MODEL_TRAINED, # Bucket name
      checkpoint_last, # Object name (name in MinIO)
      '/src/phobert_last.pth' # Path to the file you want to upload
      )
      except S3Error as exc:
      print(f"Error occurred: {exc}")
      print(f"File uploaded successfully. {checkpoint_last}")
      cur_epoch = cur_epoch + 1
      print("Training completed.")
      writer.close()
      release_training_vram()
      is_training = False
      return "Training completed"
      class TrainingRequest(BaseModel):
      pretrain: str
      class TrainingResponse(BaseModel):
      status: str
      message: str
      @asynccontextmanager
      async def lifespan(app: FastAPI):
      print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}')
      yield
      torch.cuda.empty_cache()
      torch.cuda.ipc_collect()
      app = FastAPI(lifespan=lifespan)
      @app.post("/start-training", response_model=TrainingResponse)
      async def start_training(request: TrainingRequest):
      global train_thread, stop_training_flag, is_training
      if is_training == True:
      raise HTTPException(status_code=400, detail="Training already in progress")
      is_training = True
      use_pretrain = False
      if request.pretrain == "":
      print("Training from zero")
      elif request.pretrain == "latest":
      try:
      latest_model = download_latest_model()
      except Exception as exc:
      is_training = False
      raise HTTPException(status_code=500, detail=str(exc))
      use_pretrain = True
      print(f"Training from latest: {latest_model}")
      else:
      try:
      minio_client.fget_object(MINIO_MODEL_TRAINED, request.pretrain, MODEL_CHECKPOINT)
      except Exception as exc:
      is_training = False
      raise HTTPException(status_code=500, detail=str(exc))
      use_pretrain = True
      print(f"Training from : {request.pretrain}")
      objects = minio_client.list_objects(MINIO_DATA_LABELED, recursive=True)
      dataframes = []
      for obj in objects:
      logger.info(f'Data found: {obj.object_name}')
      try:
      response = minio_client.get_object(MINIO_DATA_LABELED, obj.object_name)
      file_data = BytesIO(response.read())
      response.close()
      response.release_conn()
      df = pd.read_csv(file_data)
      df = df[['text', 'label']]
      dataframes.append(df)
      except Exception as exc:
      is_training = False
      raise HTTPException(status_code=500, detail=str(exc))
      df = pd.concat(dataframes)
      df = df.dropna()
      logger.info("Pull data done")
      # Tien xu ly: Phan doan tu
      try:
      df['text'] = df.apply(preprocess_row, axis=1)
      except Exception as e:
      logger.error(f"An error occurred: {e}")
      is_training = False
      raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
      df = df.dropna()
      label_counts = df['label'].value_counts()
      logger.info(f'Data label count: {label_counts}')
      # Sử dụng train_test_split để phân chia dữ liệu
      train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=TEST_RATIO, stratify=df['label'], random_state=42)
      train_df = train_df.reset_index(drop=True)
      test_df = test_df.reset_index(drop=True)
      # Kiểm tra kết quả
      logger.info(f"Train DataFrame size: {train_df.shape}")
      logger.info(f"Test DataFrame size: {test_df.shape}")
      # We will use Kfold later
      skf = StratifiedKFold(n_splits=K_FOLD)
      for fold, (_, val_) in enumerate(skf.split(X=train_df, y=train_df.label)):
      train_df.loc[val_, "kfold"] = fold
      tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(PHOBERTBASE_DIR, local_files_only=True, use_fast=False)
      # This ensures that any random number generation in NumPy, PyTorch (CPU and GPU), and cuDNN will be consistent
      seed_everything(86)
      stop_training_flag.clear()
      train_thread = threading.Thread(target=train_model, args=(skf, train_df, tokenizer, use_pretrain))
      train_thread.start()
      return TrainingResponse(status="Training started", message="Tracking and visualizing metrics on TensorBoard UI: http://localhost:6006/")
      @app.post("/stop-training", response_model=TrainingResponse)
      async def stop_training():
      global stop_training_flag, train_thread, is_training
      if not train_thread or not train_thread.is_alive():
      raise HTTPException(status_code=400, detail="No training in progress")
      stop_training_flag.set()
      train_thread.join() # Wait for the thread to finish
      release_training_vram()
      is_training = False
      return TrainingResponse(status="Training stopped", message="VRam GPU are released")
      \ No newline at end of file
      server_train/utils.py 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      import numpy as np
      import torch
      import yaml
      def get_data_from_yaml(filename):
      try:
      with open(filename, 'r') as f:
      data = yaml.safe_load(f)
      except IOError:
      raise IOError(f"Error opening file: {filename}")
      return data
      def seed_everything(seed_value):
      np.random.seed(seed_value)
      torch.manual_seed(seed_value)
      if torch.cuda.is_available():
      print("Torch available")
      torch.cuda.manual_seed(seed_value)
      torch.cuda.manual_seed_all(seed_value)
      torch.backends.cudnn.deterministic = True
      torch.backends.cudnn.benchmark = True
      train.Dockerfile 0 → 100644
      View file @ 3bb240fb
      FROM pytorch/pytorch:2.3.1-cuda11.8-cudnn8-runtime
      ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
      ENV PYTHONUNBUFFERED=True \
      PORT=9090
      # Install dependencies
      RUN apt-get update \
      && apt-get install -y git default-jre default-jdk
      WORKDIR /src
      RUN git clone https://github.com/vncorenlp/VnCoreNLP.git
      RUN git clone https://huggingface.co/vinai/phobert-base/
      COPY ./phobert-base/pytorch_model.bin /src/phobert-base/pytorch_model.bin
      COPY ./server_train/requirements.txt /src/requirements.txt
      RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
      COPY ./server_train/*.py /src/
      CMD ["uvicorn", "server:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
      \ No newline at end of file
      Markdown is supported
      0% or
      You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
      Finish editing this message first!
      Please register or to comment