Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,61 @@
+import gradio as gr
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+import torch
+from gtts import gTTS
+
+# Qwenモデルの読み込み
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct")
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct")
+
+# モデルがテキストを生成する関数
+def generate_text(prompt, max_length, temperature, top_p):
+    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
+    outputs = model.generate(
+        **inputs,
+        max_length=max_length,
+        temperature=temperature,
+        top_p=top_p,
+        do_sample=True
+    )
+    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    return generated_text
+
+# テキストを音声に変換する関数
+def text_to_speech(text):
+    tts = gTTS(text=text, lang='ja')
+    file_path = "output.mp3"
+    tts.save(file_path)
+    return file_path
+
+# モデルの出力と音声変換を組み合わせた関数
+def generate_and_speak(prompt, max_length, temperature, top_p):
+    generated_text = generate_text(prompt, max_length, temperature, top_p)
+    speech_file = text_to_speech(generated_text)
+    return generated_text, speech_file
+
+# Gradioインターフェースの作成
+with gr.Blocks() as demo:
+    # 入力欄（プロンプト、長さ、温度、Top-p）
+    prompt = gr.Textbox(label="プロンプトを入力してください")
+    max_length = gr.Slider(10, 1000, value=100, step=10, label="最大長")
+    temperature = gr.Slider(0.1, 1.0, value=0.7, step=0.1, label="生成温度")
+    top_p = gr.Slider(0.0, 1.0, value=0.9, step=0.1, label="Top-p")
+
+    # 出力欄（生成されたテキストと音声ファイル）
+    generated_text_output = gr.Textbox(label="生成されたテキスト")
+    audio_output = gr.Audio(label="生成された音声")
+    
+    # ボタン（生成ボタンとクリアボタン）
+    generate_button = gr.Button("生成")
+    clear_button = gr.Button("クリア")
+
+    # ボタンが押されたときのアクション
+    generate_button.click(generate_and_speak, 
+                          inputs=[prompt, max_length, temperature, top_p], 
+                          outputs=[generated_text_output, audio_output])
+    
+    # クリアボタンの機能
+    clear_button.click(lambda: ("", None), None, [prompt, generated_text_output, audio_output])
+
+# インターフェースの起動
+demo.launch()