Spaces:
Sleeping
Sleeping
Create app.py
Browse files
app.py
ADDED
@@ -0,0 +1,36 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
import streamlit as st
|
2 |
+
import torch
|
3 |
+
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
|
4 |
+
|
5 |
+
# Başlık ve açıklama
|
6 |
+
st.title("Fast Detect GPT")
|
7 |
+
st.write("Bu uygulama, metnin yapay zeka tarafından üretilip üretilmediğini tespit eder.")
|
8 |
+
|
9 |
+
# Model ve tokenizer yükleme
|
10 |
+
@st.cache_resource
|
11 |
+
def load_model():
|
12 |
+
model_name = "baoguangsheng/fast-detect-gpt" # fast-detect-gpt modelinin Hugging Face modeli
|
13 |
+
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
|
14 |
+
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
|
15 |
+
return tokenizer, model
|
16 |
+
|
17 |
+
tokenizer, model = load_model()
|
18 |
+
|
19 |
+
# Kullanıcıdan metin alımı
|
20 |
+
text = st.text_area("Metni girin:", placeholder="Metni buraya yazın...")
|
21 |
+
|
22 |
+
if st.button("Tahmin Et"):
|
23 |
+
if not text.strip():
|
24 |
+
st.warning("Lütfen bir metin girin!")
|
25 |
+
else:
|
26 |
+
# Model tahmini
|
27 |
+
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
|
28 |
+
outputs = model(**inputs)
|
29 |
+
logits = outputs.logits
|
30 |
+
prediction = torch.argmax(logits, dim=-1).item()
|
31 |
+
|
32 |
+
# Tahmin sonucu
|
33 |
+
if prediction == 1:
|
34 |
+
st.success("Sonuç: Yapay Zeka Tarafından Üretildi")
|
35 |
+
else:
|
36 |
+
st.info("Sonuç: İnsan Tarafından Yazıldı")
|