Create app.py
Browse files
app.py
ADDED
@@ -0,0 +1,28 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
import streamlit as st
|
2 |
+
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
|
3 |
+
import torch
|
4 |
+
|
5 |
+
# Загрузка модели
|
6 |
+
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2")
|
7 |
+
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2")
|
8 |
+
device = torch.device("cpu")
|
9 |
+
|
10 |
+
# Функция для генерации текста
|
11 |
+
def generate_text(prompt):
|
12 |
+
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to(device)
|
13 |
+
output = model.generate(input_ids, max_length=50, do_sample=True)
|
14 |
+
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
|
15 |
+
return generated_text
|
16 |
+
|
17 |
+
# Заголовок страницы
|
18 |
+
st.title("RuGPT-3 Demo")
|
19 |
+
|
20 |
+
# Ввод текста пользователем
|
21 |
+
prompt = st.text_input("Введите текст:")
|
22 |
+
|
23 |
+
if prompt:
|
24 |
+
# Генерация ответа
|
25 |
+
response = generate_text("USER: " + prompt + " AI:")
|
26 |
+
|
27 |
+
# Отображение ответа
|
28 |
+
st.write(response)
|