В этом гайде мы рассмотрим пять простых, но эффектных проектов на основе ИИ, которые можно реализовать всего за 1–2 дня. Каждый проект ориентирован на специалистов по машинному обучению и Python, не требует сложной математики или долгого тренировочного процесса, и опирается на готовые модели и API (как бесплатные, так и платные). Вы узнаете суть идеи, пример применения, используемый стек технологий, ссылки на шаблонный код и варианты деплоя для каждого проекта. Все эти проекты можно быстро собрать из готовых компонентов, чтобы прокачать навыки и получить работающий результат всего за выходные.

Проекты, которые мы рассмотрим:

Голосовой AI-ассистент (Whisper + GPT) – ассистент, который понимает речь и отвечает голосом
Чат-бот для документов (LangChain + LLM) – бот, отвечающий на вопросы по вашим PDF/ текстам
Генератор изображений (Stable Diffusion) – приложение для генерации картинок по текстовому запросу
Автоописание изображений (BLIP Captioning) – модель, которая сама подписывает/ описывает загруженное изображение
Суммаризация текста (BART/GPT) – инструмент, автоматически составляющий краткое резюме статьи или видео

Все ссылки на готовые проекты в конце статьи.

Каждый проект подробно описан ниже.

Проект 1: Голосовой AI-ассистент (речь → GPT → речь)

Идея: создать своего собственного голосового помощника, наподобие Alexa или Jarvis. Пользователь говорит голосом вопрос или команду – приложение распознаёт речь в текст (ASR), генерирует ответ с помощью языковой модели (например, GPT-3.5) и озвучивает ответ вслух с помощью синтеза речи (TTS). Фишка в том, что такой ассистент понимает естественный язык и общается голосом, обеспечивая полностью голосовой интерфейс без клавиатуры.

Пример использования: вы задаёте своему ассистенту вопрос, например: «Какая погода ожидается завтра?» – приложение записывает вашу речь через микрофон, расшифровывает аудио в текст с помощью модели Whisper от OpenAI, затем отправляет текстовый запрос в модель ChatGPT и получает осмысленный ответ, после чего голосовой движок озвучивает вам ответ. Всё происходит за секунды, и вы получаете опыт живого диалога с ИИ. Ассистент может помогать по дому (спросить рецепт, включить музыку с подсказками), для обучения (объяснить сложную тему) или просто поболтать.

Стек технологий: Python для связывания всех частей и логики; OpenAI Whisper API (или аналогичный) для высокоточного speech-to-text распознавания речи 1 ; OpenAI ChatGPT API (модель GPT-3.5 или GPT-4) для генерации содержательных ответов на естественном языке; сервис text-to-speech для озвучки – например, API от ElevenLabs для получения реалистичного голоса или open-source модель Bark.

В веб-приложении можно использовать фреймворк Streamlit или Gradio для интерфейса с кнопкой записи аудио. Дополнительно используются небольшие библиотеки: например, audio-recorder-streamlit для записи звука прямо в браузере 2 , либо SpeechRecognition / pyaudio для записи с микрофона локально.

Пример кода и шаблоны: реализация такого ассистента уже разбиралась энтузиастами. Например, проект JARVIS на GitHub показывает связку: аудио → Deepgram (распознавание) → OpenAI GPT-3 → ElevenLabs (озвучка) 3 . В другом туториале с Medium описаны ключевые этапы: запись голоса, распознавание через Whisper, генерация ответа ChatGPT, конвертация ответа в речь 1 . Вы можете опереться на эти примеры. Начните с простого скрипта: запишите звук (например, через sounddevice или веб-виджет), затем используйте openai Python SDK для вызова Whisper API (модель “whisper-1” ) и ChatCompletion API (модель “gpt-3.5-turbo” ), и наконец получите аудиоответ через ElevenLabs SDK. Большая часть работы уже сделана за вас API-интерфейсами – достаточно правильно вызывать их по порядку.

Деплой и запуск: самый простой способ протестировать – запустить локально на своем ПК (особенно если нужна интеграция с микрофоном и динамиками). Можно сделать веб-интерфейс на Streamlit и запустить через streamlit run : тогда приложение откроется в браузере, и вы сможете говорить в микрофон прямо на веб-странице. Для шаринга с коллегами – задеплойте на Streamlit Cloud или Hugging Face Spaces (последнее также позволяет аудио-ввод). Ещё вариант – собрать Docker-образ (Python + необходимые API ключи) и развернуть на своем сервере. Так как весь тяжелый ИИ здесь – это внешние API, требования к ресурсам невысокие. За 1–2 дня реально собрать работающий прототип: интегрировать APIs, настроить простейший UI и убедиться, что все компоненты «общаются» друг с другом. Это отличный проект, демонстрирующий, как доступные инструменты (OpenAI API и др.) позволяют собрать мощного голосового ассистента очень быстро 4 .

Голосовой AI-ассистент на Python (Streamlit, Whisper, ChatGPT, TTS)

Проект объединяет несколько компонентов:

Распознавание речи: отправка аудио на OpenAI Whisper API (модель whisper-1) для транскрипции русской речиkdnuggets.com.
Генерация ответа: отправка полученного текста в OpenAI ChatCompletion (модель gpt-3.5-turbo) для получения ответа в виде текстаgokhang1327.medium.com.
Синтез речи (TTS): два варианта генерации звука из текста: платный сервис ElevenLabs (реалистичные голоса, поддержка русского) и открытая модель Silero TTS (бесплатная, поддерживает русский)github.com github.com.
Интерфейс: веб-приложение на Streamlit с виджетом записи аудио (микрофон) и областью для отображения распознанного текста и ответа.

Ниже приведён подробный код приложения и инструкции по его запуску.

Установка и API-ключи

Установите зависимости. Например, выполнив в терминале: bashКопироватьpip install streamlit openai elevenlabs torch soundfile silero (Также потребуется установить PyTorch – команда pip install torch – и, при использовании Silero, библиотеку soundfile.)
Получите API-ключ OpenAI. Создайте аккаунт на platform.openai.com и в разделе API Keys сгенерируйте новый ключkdnuggets.com. Сохраните его.
Получите API-ключ ElevenLabs. Зарегистрируйтесь на elevenlabs.io, перейдите в Dashboard → API Keys и создайте свой ключelevenlabs.io. Сохраните его.
Где указать ключи. В коде нужно будет подставить эти ключи, например: pythonКопироватьopenai.api_key = "ВАШ_OPENAI_API_KEY" client = ElevenLabs(api_key="ВАШ_ELEVENLABS_API_KEY") Либо можно использовать файл .env или переменные окружения по выбору (см. документацию ElevenLabselevenlabs.io).
Альтернативный TTS без API. Для бесплатного синтеза речи можно использовать локальную модель Silero TTS (достаточно pip install silero)github.com pypi.org. Например, Silero предлагает скрипт silero_tts.py, который умеет синтезировать русский текст: arduinoКопироватьpython silero_tts.py --language ru --text "Привет, мир!" pypi.org. Код ниже использует PyTorch Hub-версию Silero.

Реализация проекта

Основной скрипт app.py для Streamlit может выглядеть так (весь код на русском):

import streamlit as st
import openai
from elevenlabs.client import ElevenLabs
import torch
import soundfile as sf
import io

st.title("Голосовой AI-ассистент")
# Выбор движка синтеза речи
движок = st.radio("Выберите движок синтеза речи:", ["ElevenLabs (платно)", "Silero TTS (бесплатно)"])

st.write("Нажмите и удерживайте кнопку, чтобы записать вопрос голосом:")
# Запись аудио с микрофона пользователя
аудио_запись = st.audio_input("Запись аудио")

if аудио_запись:
    # Сохраняем записанное аудио во временный WAV-файл
    with open("вопрос.wav", "wb") as f:
        f.write(аудио_запись.getbuffer())

    # Распознаём речь через Whisper API
    аудио_файл = open("вопрос.wav", "rb")
    транскрипт = openai.Audio.transcribe("whisper-1", аудио_файл, language="ru")
    текст_вопроса = транскрипт.text
    st.subheader("Распознанный текст:")
    st.write(текст_вопроса)

    # Генерируем ответ через ChatGPT (gpt-3.5-turbo)
    сообщения = [
        {"role": "system", "content": "Вы — голосовой ассистент, отвечайте понятно и по существу."},
        {"role": "user", "content": текст_вопроса}
    ]    ответ = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo", messages=сообщения)
    текст_ответа = ответ["choices"][0]["message"]["content"]    st.subheader("Ответ ассистента:")
    st.write(текст_ответа)

    # Синтезируем ответ в речь
    st.write("Производим синтез речи...")
    if движок.startswith("ElevenLabs"):
        # Используем ElevenLabs API (платно)
        client = ElevenLabs(api_key="ВАШ_ELEVENLABS_API_KEY")
        # Пример использования: voice_id можно получить через client.voices.search()
        voice_id = "JBFqnCBsd6RMkjVDRZzb"  # пример: английский голос "George"
        аудиоданные = client.text_to_speech.convert(
            text=текст_ответа,
            voice_id=voice_id,
            model_id="eleven_multilingual_v2",
            output_format="mp3_44100_128"
        )
        st.audio(аудиоданные, format="audio/mp3")
    else:
        # Используем Silero TTS (бесплатно)
        model, _ = torch.hub.load(
            'snakers4/silero-models', 'silero_tts',
            language='ru', speaker='v4_ru'
        )
        model.to('cpu')
        аудио_массив = model.apply_tts(
            text=текст_ответа,
            speaker='xenia',        # одна из русскоязычных актрис Silero
            sample_rate=48000
        )
        # Сохраняем аудио в буфер и воспроизводим
        буфер = io.BytesIO()
        sf.write(буфер, аудио_массив, 48000, format='WAV')
        буфер.seek(0)
        st.audio(буфер, format="audio/wav")

В этом коде:

Виджет st.audio_input позволяет записать голос через микрофон (Streamlit >=2023)brendg.co.uk. После записи данные возвращаются в объекте bytes, который мы сохраняем в файл вопрос.wav.
openai.Audio.transcribe("whisper-1", файл, language="ru") выполняет распознавание речи моделью Whisper (русский язык)kdnuggets.com. Результат – текстовая строка.
openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo", messages=…) генерирует ответ ChatGPT на основе подсказки (включая системное и пользовательское сообщение)gokhang1327.medium.com. Ответ выводится в интерфейс.
Для ElevenLabs TTS используется официальный клиент ElevenLabs. Метод text_to_speech.convert принимает текст, идентификатор голоса (voice_id) и модель (eleven_multilingual_v2) и возвращает MP3-данныеgithub.com. Нужно заранее узнать нужный voice_id в вашем аккаунте (например, через client.voices.search()).
Для Silero TTS модель загружается через PyTorch Hub с указанием языка ru и модели v4_ru. Метод apply_tts возвращает аудиосигнал (частота дискретизации 48000 Гц)github.com. Затем через библиотеку soundfile мы сохраняем аудио в буфер и передаём его st.audio() для воспроизведения.

Запуск локально

Поместите приведённый код в файл app.py.
Убедитесь, что установлены необходимые библиотеки (см. выше).
Вставьте свои API-ключи в соответствующие места кода (переменные openai.api_key и ElevenLabs(api_key=...)).
Запустите Streamlit: arduinoКопироватьstreamlit run app.py
Откройте указанный адрес (обычно http://localhost:8501) в браузере.

Пример работы

Допустим, пользователь говорит в микрофон: «Какая завтра погода в Москве?». Процесс будет таким:

Запись и распознавание: виджет Streamlit записывает аудио, Whisper API возвращает текст: «Какая завтра погода в Москве?»kdnuggets.com.
Запрос к ChatGPT: отправляем этот текст в модель GPT-3.5. Например, ChatGPT может ответить (пример): «Сожалею, но у меня нет прямого доступа к актуальным метеоданным. Однако обычно в конце марта в Москве ожидается температура около +5…+10 °C и возможны осадки. Я рекомендую проверить прогноз погоды на специализированных сайтах.»
Синтез речи: полученный текстовый ответ передаётся выбранному TTS-движку. Например, ElevenLabs с женским русским голосом сгенерирует MP3-ответ, который воспроизводится в браузере, или Silero TTS озвучит ответ с помощью модели «xenia» из набора Silero.

Таким образом, пользователь получает голосовой ответ на свой вопрос о погоде (хотя для точной информации о погоде стоило бы интегрировать реальный погодный API).

Источники и материалы

Официальное использование OpenAI Whisper APIkdnuggets.com и ChatGPT (gpt-3.5-turbo)gokhang1327.medium.com.
Документация ElevenLabs (создание API-ключа и метод text-to-speech/convert)elevenlabs.io github.com.
Модель Silero TTS (русскоязычная модель v4)github.com pypi.org и её использование через PyTorch Hub.
Виджет Streamlit st.audio_input для записи аудио

Проект 2: Чат-бот для ваших документов

Идея: часто ли вам приходилось пролистывать длинный PDF-документ, отчёт или техническую статью в поисках нужной информации? Этот проект решает проблему – вы создаёте чат-бота, который может отвечать на вопросы по загруженному документу (PDF, TXT, CSV и т.д.). Вы загружаете файл или вводите большой текст, бот «прочитывает» его и затем в режиме диалога отвечает на вопросы, ссылаясь на данные из документа. Фишка: бот использует метод Retrieval- Augmented Generation (RAG) – комбинацию поиска по знанию документа и генеративной модели. Он не просто статистически отвечает, а черпает факты из вашего же материала.

Пример использования: представьте, что у вас есть техническая спецификация на 50 страниц. Вы даете её боту, а затем спрашиваете: «Какие основные требования к системе безопасности в этой спецификации?» – бот находит в тексте соответствующий раздел и формулирует ответ на естественном языке. Или студент загружает конспект лекции и спрашивает: «В чем разница между определениями X и Y в тексте?» – бот быстро находит определенные абзацы и объясняет своими словами ответ. Это экономит кучу времени на поиск и чтение. Сферы применения – от помощи в изучении (спросить конспект/учебник), до бизнес-аналитики (Q&A по отчетам, контрактам) и поддержки пользователей (FAQ-бот по руководству продукта).

Стек технологий: основной инструмент здесь – извлечение текста и поиск по нему. Используем Python. Для PDF подойдет библиотека PyMuPDF (fitz) или pdfplumber – они быстро извлекают текст из страниц PDF 5 .

Затем текст разбивается на фрагменты (например, по абзацам или фиксированной длине ~500 символов) и каждому рассчитывается эмбеддинг (векторное представление смысла) с помощью модели из HuggingFace (например, sentence-transformers или API OpenAI Embeddings). Для хранения embedding воспользуемся FAISS – это быстрый локальный векторный индекс от Facebook 6 , позволяющий по входному вопросу находить близкие по смыслу фрагменты текста. Далее самый важный компонент – языковая модель (LLM). Можно использовать OpenAI GPT-3.5/4 через API для генерации ответа, либо открытую модель через HuggingFace (например, Llama-2 или GPT-J, но с ними сложнее). Фреймворк LangChain поможет связать эти шаги: он имеет готовые модули для загрузки документов, разделения на чанки, создания векторного хранилища и опроса LLM с учетом найденного контекста. Для интерфейса опять же удобно взять Streamlit (кнопка загрузить PDF + поле чата) или Gradio. Таким образом, стек может выглядеть так: Python + PyMuPDF + LangChain + FAISS + OpenAI API + Streamlit 5 .

Краткий план реализации: 1) Загрузить PDF и вытащить текст. 2) Разбить текст на чанки, получить embedding каждого через модель (например, text-embedding-ada-002 от OpenAI или аналог от HuggingFace). 3) Сохранить embeddings в FAISS-индексе (в памяти). 4) При запросе пользователя – тоже получить embedding вопроса и найти самые близкие кусочки текста в индексе. 5) Отправить найденные фрагменты + вопрос в LLM (промптом: «Используя ниже контекст, ответь на вопрос…») и сгенерировать финальный ответ. 6) Показать ответ в чате. Такой pipeline уже описан во многих гайдах: он включает этапы извлечения, семантического поиска и генерации ответа 7 . В результате бот отвечающий на вопросы, опираясь на знание из документа, готов.

Шаблоны и исходники: обратите внимание на проекты с открытым кодом. К примеру, Medium- статья “Build a PDF Chatbot” описывает использование PyMuPDF, FAISS и OpenAI step-by-step 5

7 . Также существуют готовые решения: репозиторий Robby-Chatbot демонстрирует чат с файлами (PDF, CSV, YouTube) на базе LangChain + OpenAI + Streamlit 8 . Вы можете адаптировать подобный шаблон под свои нужды. LangChain имеет простые интерфейсы: достаточно несколько десятков строк кода, чтобы реализовать весь описанный pipeline. Например,

Vectorstore.from_documents(docs, EmbeddingModel) для создания поиска и метод chain.run(question) для генерации ответа цепочкой. Если не хотите использовать LangChain, логику легко собрать вручную, вызывая напрямую OpenAI API и FAISS. В общем, готовый каркас легко найти, вам останется только «склеить» компоненты.

Деплой: запустить такого бота можно в вебе – на Hugging Face Spaces есть шаблон для чат-ботов (Gradio) или используйте Streamlit Cloud. Там же можно предоставить загрузку файла пользователю. Если документ не слишком большой, все вычисления (векторный поиск, вызов API) выполняются быстро даже на CPU. Держите под рукой API-ключи (OpenAI и т.п.). Для приватного использования можно обойтись и локальным запуском скрипта (бот в консоли или GUI) – особенно если хотите подключить нелокальную модель. Обратите внимание, что OpenAI API платный (но у них есть бесплатные пробные кредиты), а если используете open-source модель, убедитесь, что у вас хватает памяти/VRAM. В любом случае, за пару дней реально сделать бота, который существенно упростит вам жизнь при работе с документами, избавив от ручного прочтения – и это впечатляет!

Проект 3: Генератор изображений по тексту (Stable Diffusion)

Идея: создать приложение, которое по текстовому описанию генерирует картинку. Это пример

использования генеративно-состязательных моделей или диффузионных моделей, ставших популярными в последнее время. Вам наверняка знакомы DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney – вот вы и сделаете свой мини-аналог. Фишка проекта – за короткое время вы получаете работающий сервис, который превращает ваши фантазии в визуальные изображения. Это может быть генератор аватарок, инструмент для художников-концепционистов или просто игрушка для творчества.

Пример использования: пользователь вводит запрос: «Солнце встает над горным пейзажем, в стиле масляной живописи» – после нажатия кнопки через несколько секунд модель генерирует картинку, соответствующую этому описанию. Например, запрос “Sunrise over a Scottish landscape” приводит к живописному изображению восхода солнца в Шотландии 9 . Ниже показан пример изображения, сгенерированного моделью Stable Diffusion по такому запросу:

9 Пример изображения, сгенерированного моделью Stable Diffusion по описанию «Sunrise over a Scottish landscape». Модель создает реалистичный пейзаж с нуля, исходя только из текстового ввода пользователя.

Стек технологий: используем модель Stable Diffusion – это открытая модель диффузионного типа, которая умеет преобразовывать случайный шум в осмысленные изображения на основе текстового промпта 10 . Для работы с ней удобна библиотека Hugging Face Diffusers или исходный репозиторий CompVis/stable-diffusion. Писать все с нуля не придется – достаточно нескольких строк: загрузить пайплайн StableDiffusionPipeline.from_pretrained(…) и вызвать

pipeline(prompt) , получив изображение. Сама модель весит несколько гигабайт и требует наличия GPU. Локально желательно иметь видеокарту с >=8 ГБ VRAM 11 , иначе генерация будет медленной. Однако есть альтернативы: использовать API от Stability.AI (они предоставляют облачные вызовы генерации) или задеплоить на HuggingFace Spaces с GPU. Интерфейс сделаем на Gradio или Streamlit: одно текстовое поле для ввода промпта и область для вывода сгенерированного изображения. Также можно предусмотреть настройки: стиль, число шагов диффузии, кнопка «Еще вариант». Из дополнительных библиотек – torch (для работы модели), возможно accelerate для оптимизаций. Важно: генерация изображений – ресурсозатратная задача, поэтому для быстроты можно ограничить размер/качество изображений или число прогонов.

Шаблоны и код: в сообществе HuggingFace есть готовые Spaces с Stable Diffusion – вы можете форкнуть себе Space Stable Diffusion Playground или найти на GitHub минимальный пример (например, репозиторий stable-diffusion-2-xl-streamlit демонстрирует простой Streamlit-приложение для SD 2.1 12 ). Код сводится к: загрузке модели и вызову ее на входной строке. Обратите внимание, что первая загрузка модели может быть долгой, зато потом генерация занимает несколько секунд на GPU. Вы можете экспериментировать также с более легкими версиями (Stable Diffusion 1.5 вместо 2.1 XL) или использовать DreamStudio API (платный) для генерации без хостинга модели. В качестве примера, huggingface-пайплайн Diffusers позволяет примерно так:

  from diffusers import StableDiffusionPipeline
  pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-
  v1-5")
  pipe = pipe.to("cuda")  # если есть CUDA
  image = pipe("Sunrise over a Scottish landscape", height=512,
  width=768).images[0]
  image.save("result.png")

Этих нескольких строк уже достаточно, чтобы получить картинку.

Деплой: если у вас нет мощной видеокарты, проще всего развернуть на Hugging Face Spaces – при создании пространства укажите фреймворк Gradio и требование GPU (в бесплатном режиме дается небольшая Tesla T4 на ограниченное время, этого хватит для демонстрации). Интерфейс Gradio очень прост и хорошо подходит для этой задачи. Альтернатива – Streamlit Cloud, но там GPU нет, так что генерация будет идти на CPU (слишком медленно для диффузии). Можно и локально запускать, если у вас игровой GPU: разверните веб-интерфейс Streamlit и генерируйте себе картинки. Также возможен деплой через Docker на сервер с GPU (например, AWS EC2 с GPU). В любом случае, за выходные реально настроить рабочий генератор. Учтите, что Stable Diffusion – модель открытая, но ее использование требует некоторых вычислительных ресурсов. Зато вы получаете свой собственный инструмент для генерации искусства и улучшаете навыки работы с диффузионными моделями. Это один из самых увлекательных проектов, который к тому же демонстрирует возможности современных ИИ в визуальной сфере.

Проект 4: Автоматическое описание изображений (Image Captioning + альтернативы)

Идея: этот проект – обратный по отношению к предыдущему. Здесь ИИ будет не генерировать картинку, а генерировать текстовое описание для уже готовой картинки. Такая задача называется image captioning – модель смотрит на изображение и составляет подпись (например: «На фото изображена семья, сидящая за обеденным столом»). Фишка: можно быстро получить осмысленный подпись или ALT-текст для любого изображения. Это полезно для улучшения доступности (например, описание изображений для людей с нарушением зрения), для автоматической каталогизации фотографий, либо как часть большего приложения (например, вы даёте боту картинку, а он вам рассказывает, что на ней происходит).

Пример использования: вы загружаете в приложение фотографию, скажем, с вечеринки. Модель обрабатывает её и выдаёт описание: «Группа друзей на вечеринке смеётся и поднимает тосты, на заднем плане шарики и праздничный торт.» – всего за пару секунд, без вашего ручного ввода. Или, допустим, вы подали снимок кошки на окне – модель может вернуть подпись: «Кот лежит на подоконнике и смотрит в солнечное окно.» Конечно, детализация зависит от возможностей модели, но современные подходят к человеческому уровню. В итоге вы получаете автоматический комментарий к изображению.

Стек технологий: самая известная модель для captioning – BLIP (Bootstrapping Language-Image Pre-training) от Salesforce, а также более новая BLIP-2. Они доступны через HuggingFace. Используем Python и библиотеку transformers или pipelines для image-to-text. Работа происходит так: изображение подается в энкодер (обычно Vision Transformer), текст генерируется декодером (аналог GPT). Для вас всё упрощено: pipeline(“image-to-text”, model=”Salesforce/blip-image-captioning-large”) вернёт подпись к картинке. Другие модели: OFA, ViLT, но BLIP показывает отличные результаты на данных COCO. Помимо модели, нужен инструмент загрузки изображения – например, PIL (поддерживается внутри HF pipelines). Интерфейс: сделайте веб-страничку с элементом загрузки изображения (Drag & Drop) и областью вывода текста. Можно даже сразу несколько подписей генерировать (top-k вариантов). Из стек- инструментов: HuggingFace Transformers, Pillow, Streamlit/Gradio для UI.

Как реализовать: данный проект во многом повторяет предыдущий по структуре кода, только модель другая. Сначала убедитесь, что модель весом ~500М скачалась. Затем откройте изображение и передайте в модель. Например:

  from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration
  processor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-
  base")
  model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip-image-
  captioning-base")
  image = Image.open("test.jpg").convert("RGB")
  inputs = processor(image, return_tensors="pt")
  out = model.generate(**inputs)
  caption = processor.decode(out[0], skip_special_tokens=True)
  print(caption)  # e.g. "a cat sitting on a windowsill..."

Все. Вы получили строку-описание. Можно обернуть это в функцию и вызывать при загрузке нового файла. Image captioning – задача понятная: получить подпись к заданному изображению 13 , и современные модели справляются с ней без дополнительной донастройки. В среднем, BLIP выдает 1–2 предложения текста, обобщая главные объекты и действия на картинке.

Альтернативные или дополняющие идеи: кроме подписи, вы можете расширить проект до визуального вопрос-ответа (Visual QA) – когда пользователь задает вопрос о содержимом картинки, а модель отвечает. Для этого существуют модели типа BLIP-VQA или Flamingo. Однако это может быть сложнее, оставим как направление развития. Зато проще интегрировать обнаружение объектов (Object Detection) как допфункцию. Например, с помощью модели YOLOv5 вы можете находить объекты на изображении и отмечать их рамками. Это тоже делается за считанные минуты с готовыми весами. Библиотека ultralytics предлагает простой API:

model = torch.hub.load(“ultralytics/yolov5”, “yolov5s”) и results = model(image) , далее results.xyxy выдаст координаты bbox и классы. YOLOv5 – одна из самых популярных и простых в использовании моделей для таких задач 14 . Ниже показан пример: модель обнаружила школьный автобус на изображении и выделила его рамкой (проект по распознаванию школьных автобусов) – всё автоматически:

14 Обнаружение объекта на изображении с помощью модели YOLOv5: алгоритм успешно нашел и отметил школьный автобус (выделен цветным прямоугольником). Помимо подписей к изображениям, подобную модель можно встроить в проект для визуального обнаружения разных классов объектов.

Деплой: для captioning хватит и CPU, поэтому можно безопасно разворачивать на любых платформах. Отлично подойдет Hugging Face Spaces с Gradio: там есть виджеты для загрузки картинки и вывода текста. Кстати, HuggingFace даже предоставляет готовый Space «Image Captioning» – вы можете форкнуть его и модифицировать. Streamlit тоже справится, но Gradio требует меньше кода для работы с изображениями. Если добавляете YOLO, то для отрисовки рамок понадобится opencv или PIL – сделайте копию изображения и нарисуйте rectangle + label, затем покажите пользователю. Все эти библиотеки доступны в стандартных окружениях. За выходные такой проект собирается легко, поскольку много писать не придется – больше будете играть с моделью, пытаясь получить интересные описания. В итоге получите универсальный инструмент: загрузил любое изображение – получил его текстовое описание или список обнаруженных объектов. Это здорово демонстрирует возможности CV+NLP без необходимости собирать собственный датасет или обучать модели.

Проект 5: Авто-суммаризация текста (TL;DR-генератор)

Идея: последний проект – для работы с текстами. Суть – сделать сервис, который берет длинный текст (статью, новость, главу книги, транскрипт видео) и генерирует краткое резюме (summary). По сути, это абстрактивное суммирование: ИИ «читает» исходный текст и пишет несколько предложений с главной мыслью, как человек, пересказывающий содержание. Фишка проекта – экономия времени и демонстрация силы LLM в понимании текста. Вы можете назвать его «GPT- конспектирование» или «TL;DR бот».

Пример использования: вы копируете ссылку на новостную статью длиной 5 тысяч символов, вставляете в приложение и нажимаете «Сгенерировать краткое содержание». Через пару секунд получаете 2–3 абзаца с основными фактами и выводами из статьи – буквально выжимку сути без лишних деталей. Или берёте стенограмму часового интервью и получаете несколько ключевых пунктов, о чем шла речь. Это полезно для журналистов, студентов, да и любого, кто хочет быстро понимать длинные тексты. Можно даже реализовать суммаризацию видео с YouTube: взять автосубтитры видео и затем их саммаризировать (но это чуть сложнее по интеграции, хотя идея та же).

Стек технологий: есть два основных подхода – использовать готовую предобученную модель для суммаризации или воспользоваться универсальным LLM. Из открытых моделей хороши BART Large CNN от Facebook (специально дообучен на новостных статьях CNN/DailyMail) и Pegasus от Google (заточен под суммаризацию тоже). Они доступны в HuggingFace. Под капотом – это трансформеры-энкодер/декодер, выдающие итоговый сокращенный текст. Второй подход – просто отправить текст в OpenAI GPT-4 с промптом «Сummarize this…», что часто дает отличные результаты, особенно на длинных текстах (но GPT-4 платный и имеет ограничения длины). Мы опишем первый вариант. Итого стек: Python + библиотека HuggingFace Transformers. Можно воспользоваться высокоуровневым API pipeline: буквально две строки кода, и у вас есть суммаризатор 15 . Пример: summarizer = pipeline(“summarization”, model=”facebook/ bart-large-cnn”); summary = summarizer(text) . Pipeline сам позаботится о токенизации, инференсе и декодировании результата 16 . Если текст очень большой, его делят на части и суммаризируют по отдельности. Для веб-интерфейса опять же Streamlit/Gradio – здесь достаточно многострочного текстового поля для ввода или опционально поле URL (тогда вы скачаете статью внутри кода, например через newspaper3k ).

Реализация: суммаризация работает из коробки. Главное – учитывать ограничения модели по длине входа (для BART ~1024 токенов). Поэтому если текст > ~1000 слов, нужно разбивать. Это можно сделать по абзацам или по предложениям, либо просто кусками по 3-4 абзаца. Затем каждую часть прогнать через модель и соединить результирующие резюме. Так делает, например, проект на GitHub: там приложение дробит текст на фрагменты, суммаризирует их по очереди с помощью BART-large-CNN, и затем склеивает итог 17 . Для умеренных по размеру статей можно и не дробить. После получения чернового резюме можно дополнительно отправить его в GPT для улучшения (если хотите комбинировать подходы). Но даже один BART выдаёт понятный связный пересказ. Если используете OpenAI API, то всё еще проще: разбивать текст все равно придётся для модели (если текст > 4096 токенов), но качество может быть выше. Вы можете дать пользователю выбор модели: бесплатная (open-source на вашем сервере) или GPT-4 (нужен ключ). Весь код решения – это несколько вызовов pipeline или API, никаких специальных алгоритмов не требуется, что и демонстрирует силу современных трансформеров (ещё пару лет назад суммаризацию считали очень сложной задачей).

Пример кода: с HuggingFace pipeline – пару строк, как упомянуто выше 15 . Если делать через transformers напрямую:

  from transformers import BartForConditionalGeneration, BartTokenizer
  tok = BartTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-large-cnn")
  model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/bart-large-
  cnn")

  inputs = tok(text, return_tensors='pt', max_length=1024, truncation=True)
  summary_ids = model.generate(inputs['input_ids'], max_length=150,
  min_length=50)
  summary = tok.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)

Вы можете задать параметры длины выхода, чтобы получить краткий или более развернутый пересказ. В случае использования GPT через openai библиотеку:

openai.ChatCompletion.create(model=”gpt-3.5-turbo”, messages=[{“role”:”user”,”content”: prompt}]) , где prompt будет содержать инструкции для суммаризации и сам текст (или его часть).

Деплой: запускать суммаризацию можно даже на встроенном оборудовании – модель BART (400 млн параметров) способна работать на CPU, хотя и не молниеносно (несколько секунд на один фрагмент). Поэтому HuggingFace Spaces на CPU подойдёт (пользователи подождут 5–10 секунд, это нормально). Если нужна скорость – разворачивайте на GPU или воспользуйтесь OpenAI, где вся нагрузка на их серверах. Интерфейс предельно простой, тут даже нечего усложнять: окно для текста и кнопка «Summarize». Можно прикрутить парсер статей по URL чтобы пользователь просто кидал ссылку. Всего за день вы сможете реализовать этого бота-референта. Он может стать базой для более сложных вещей – например, делать сводки новостей ежедневно, пересказывать длинные переписки, генерировать аннотации к документам и т.д. Главное, вы увидите, что современные NLP-модели способны из больших текстов вычленять самое важное и переформулировать своими словами – и всё это доступно через несколько строк кода без обучения модели с нуля 16 .

Заключение: Все описанные проекты демонстрируют, как за выходные можно собрать работающий прототип на базе ИИ, комбинируя готовые модели и сервисы. Мы избежали сложных математических выкладок и соревнований типа Kaggle, сосредоточившись на практической ценности. Каждый из проектов – это кирпичик, который можно развивать дальше: улучшать модель, добавлять фитчи, объединять между собой (представьте ассистента, который и голосом говорит, и картинки генерирует, и документы читает!). Для специалиста по ML важно уметь быстро создавать MVP с использованием современных достижений – и эти небольшие проекты как раз оттачивают такой навык. Берите идеи на вооружение, адаптируйте под свои нужды и не бойтесь экспериментировать. Мир AI-инструментов сейчас крайне доступен – от API, дающих мощь GPT-4, до открытых моделей в HubbibgFace, которые можно запустить у себя. Успехов в разработке, и пусть ваши выходные проекты вырастут во что-то большее!

1 2 4 Building a Voice Assistant with Streamlit and OpenAI | by CodeAIGo | Medium https://medium.com/@codeaigo/building-a-voice-assistant-with-streamlit-and-openai-48439d640f08

3 GitHub – AlexandreSajus/JARVIS: Your own personal voice assistant: Voice to Text to LLM to Speech, displayed in a web interface
https://github.com/AlexandreSajus/JARVIS

5 6 7 Build a PDF Chatbot Using Python: Ask Your Documents Anything. | by Logupradeep | May, 2025 | Python in Plain English https://python.plainenglish.io/build-a-pdf-chatbot-using-python-ask-your-documents-anything-c35ba6125ebd? gi=ea591425cbd6&source=rss—-78073def27b8—4

8 GitHub – kyrolabs/awesome-langchain: Awesome list of tools and projects with the awesome LangChain framework
https://github.com/kyrolabs/awesome-langchain

9 10 Processing 2 Billion Images for Stable Diffusion Model Training – Definitive Guides with Ray Series https://www.anyscale.com/blog/processing-2-billion-images-for-stable-diffusion-model-training-definitive-guides-with-ray- series

11 12 GitHub – dlebech/stable-diffusion-2-xl-streamlit: Super simple Streamlit app for playing with Stable Diffusion 2 and Stable Diffusion XL 1.0
https://github.com/dlebech/stable-diffusion-2-xl-streamlit

13 Image captioning https://huggingface.co/docs/transformers/en/tasks/image_captioning

14 GitHub – ultralytics/yolov5: YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite https://github.com/ultralytics/yolov5

15 16 Set up a text summarization project with Hugging Face Transformers: Part 2 | AWS Machine Learning Blog https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/part-2-set-up-a-text-summarization-project-with-hugging-face- transformers/

17 GitHub – mzaid295/Text-Summarization-Using-Hugging-Face-and-Streamlit: Text Summarization Using Hugging Face and BART (large-sized model), fine-tuned on CNN Daily Mail and Streamlit https://github.com/mzaid295/Text-Summarization-Using-Hugging-Face-and-Streamlit