Update app.py

app.py

@@ -1,8 +1,10 @@
 import gradio as gr
-from huggingface_hub import InferenceClient
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 
-# Подключаем другую модель
-client = InferenceClient("deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-7B")
+# Подключаем модель и токенизатор
+model_name = "distilgpt2"  # Используем distilgpt2 как более легкую модель
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 
 def respond(
     message,
@@ -12,39 +14,47 @@ def respond(
     temperature,
     top_p,
 ):
+    # Создаем входные данные
     messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
-
+    
     for val in history:
         if val[0]:
             messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
         if val[1]:
             messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
-
+    
+    # Добавляем последнее сообщение пользователя
     messages.append({"role": "user", "content": message})
 
-    response = ""
+    # Объединяем все сообщения в один текст
+    input_text = "\n".join([msg["content"] for msg in messages])
 
-    for message in client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
+    # Токенизация текста
+    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
+
+    # Генерация ответа моделью
+    outputs = model.generate(
+        inputs["input_ids"],
+        max_length=max_tokens,
         temperature=temperature,
         top_p=top_p,
-    ):
-        token = message.choices[0].delta.content
-        response += token
+        do_sample=True,
+    )
+
+    # Декодируем результат в строку
+    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
 
-    # Add the footer message
+    # Добавляем подпись
     response += "\nСделано больницей EMS штата Alta!"
 
-    yield response
+    return response
 
-# Запускаем Gradio интерфейс с новой моделью
-demo = gr.ChatInterface(
-    respond,
-    additional_inputs=[
+# Запускаем Gradio интерфейс
+demo = gr.Interface(
+    fn=respond,
+    inputs=[
         gr.Textbox(value="Здравствуйте. Отвечай кратко(не пиши вступление, умозаключения итп) и сразу пиши начинай с этого ответ: Предварительный диагноз:(диагноз), Операция: (Если требуется, только название, не надо писать хирургическое вмешательство или подобное, а четкое медицинское название операции), Лечение: (Кратко, очень). Не пиши воду. Только по факту на 3 пункта отвечай. Не отходи от этого шаблона", label="System message"),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
+        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max Tokens"),
         gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
         gr.Slider(
             minimum=0.1,