Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Один Rust не п...Rust
30 подписчиков

Автоматическая генерация UI с ML

2
2 мин
Это решение может быть полезно для: ML PyTorch, HuggingFace Transformers, ONNX Экспорт модели ONNX Runtime, Tract (Rust) UI egui, eframe Инференс tract-onnx (Rust) Сеть reqwest Создайте dummy-модель для тестирования (или замените на свою) echo "dummy model" > ui_generator.onnx # train_model.py from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, Seq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainer from datasets import load_dataset # Загрузка датасета (пример структуры: {"prompt": "описание", "output": "JSON схема UI"}) dataset = load_dataset("json", data_files="ui_dataset.json") # Инициализация модели model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("t5-small") # Обучение training_args = Seq2SeqTrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=4, predict_with_generate=True, learning_rate=5e-5, num_train_epochs=3, ) trainer = Seq2SeqTrainer( model=model, args=training_args, train_dataset=dataset["train"], ) trainer.train() # Сохранение модели model.save_pretrained("ui_model") # exp
Оглавление
vk.com
Rust ML без заморочек

github.com
GitHub - nicktretyakov/autoui
5487fb.skillspace.ru
ML на RUST без заморочек

Возможные варианты реализации

  1. Использование ML-моделей и фреймворков.
    HuggingFace Transformers и PyTorch.
  2. Интеграция с системами low-code/no-code.
  3. Генерация UI на основе изображений или макетов.
    Вместо текстового описания модель может анализировать изображения
    интерфейсов (например, из Figma) и генерировать соответствующий код UI.
  4. Использование более сложных архитектур моделей. Например, применение генеративных моделей (GAN, диффузионных моделей) для создания более сложных и адаптивных интерфейсов.

Workflow Generative UI

  • Пользователь вводит текстовое описание интерфейса (например, "Создай кнопку 'Отправить' и слайдер громкости")
  • ML-модель обрабатывает запрос и генерирует структуру UI в формате JSON
  • Система динамически рендерит интерфейс с использованием egui

Это решение может быть полезно для:

  • Быстрого прототипирования интерфейсов
  • Систем low-code разработки
  • Генерации UI для специфических случаев (например, для слабовидящих)
  • Интеграции в conversational UI системы

⚙️ Технологический стек

ML PyTorch, HuggingFace Transformers, ONNX

Экспорт модели ONNX Runtime, Tract (Rust)

UI egui, eframe

Инференс tract-onnx (Rust)

Сеть reqwest

Установка

Создайте dummy-модель для тестирования (или замените на свою)

echo "dummy model" > ui_generator.onnx

Обучите модель

# train_model.py

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, Seq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainer

from datasets import load_dataset

# Загрузка датасета (пример структуры: {"prompt": "описание", "output": "JSON схема UI"})

dataset = load_dataset("json", data_files="ui_dataset.json")

# Инициализация модели

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("t5-small")

# Обучение

training_args = Seq2SeqTrainingArguments(

output_dir="./results",

per_device_train_batch_size=4,

predict_with_generate=True,

learning_rate=5e-5,

num_train_epochs=3,

)

trainer = Seq2SeqTrainer(

model=model,

args=training_args,

train_dataset=dataset["train"],

)

trainer.train()

# Сохранение модели

model.save_pretrained("ui_model")

Экспортируйте в ONNX

# export_onnx.py

from transformers import convert_graph_to_onnx

convert_graph_to_onnx.convert(

framework="pt",

model="ui_model",

output="ui_generator.onnx",

opset=12,

tokenizer="t5-small"

)

Настройка URL загрузки (опционально)

Если вы хотите, чтобы приложение автоматически загружало модель из сети:

  1. Откройте src/main.rs
  2. Найдите функцию download_model_if_needed()
  3. Замените URL на ваш:

let url = "https://your-server.com/ui_generator.onnx";

📚 Ресурсы