app.py

# Запуск
iface.launch()


from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
import torch
import gradio as gr

# Загружаем токенизатор и модель
model_id = "HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")

# Функция генерации диалогового ответа
def generate_zephyr_response(prompt):
    messages = [
        {"role": "system", "content": "Ты — дружелюбный и умный ассистент."},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ]
    prompt_text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
    inputs = tokenizer(prompt_text, return_tensors="pt").to(model.device)

    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7)
    result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return result.split("assistant")[-1].strip()

# Интерфейс Gradio
iface = gr.Interface(
    fn=generate_zephyr_response,
    inputs=gr.Textbox(label="Введите ваш запрос"),
    outputs=gr.Textbox(label="Ответ от ChatGPT"),
    title="Интерфейс ChatGPT",
    description="Пример взаимодействия с API OpenAI через Hugging Face Space"
)

iface.launch()