import streamlit as st
st.header('Инструменты для создания проекта: ')
st.subheader('Для русской версии: ')
list_text = """
- Используемые языковые модели: rubert-base-cased-sentence, rubert-tiny2
- Библиотека Sentence Transformers
- Faiss (для уменьшения времени генерации подборки фильмов)
- Сайт-жертва для парсинга - Киноафиша
"""
# Отображение HTML-разметки в Streamlit
st.markdown(list_text, unsafe_allow_html=True)
st.subheader('Для английской версии: ')
list_text2 = """
- Используемые языковые модели: bert-base-uncased
- Очистка текста: приведение к нижнему регистру, очистка от знаков препинания, стоп-слова
- Библиотека Sentence Transformers
- Faiss (для уменьшения времени генерации подборки фильмов)
- Сайт-жертва для парсинга - TMDB
"""
st.markdown(list_text2, unsafe_allow_html=True)
st.markdown(""
"А теперь, когда фильм успешно выбран, вооружайтесь теплым пледом и глинтвейном и бегите смотреть 🎄🍿"
"
", unsafe_allow_html=True)
st.image("apps/2.jpg", use_column_width=True)