app.py

import os
os.environ["HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER"] = "0"

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import gradio as gr
from fastapi import FastAPI, Request
import uvicorn
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware

# === Модель ===
model_id = "sberbank-ai/rugpt3medium_based_on_gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model.to(device)

context = (
    "Университет Иннополис был основан в 2012 году. "
    "Это современный вуз в России, специализирующийся на IT и робототехнике, "
    "расположенный в городе Иннополис, Татарстан.\n"
)

def generate_response(question):
    prompt = f"Прочитай текст и ответь на вопрос:\n\n{context}\n\nВопрос: {question}\nОтвет:"
    input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids.to(device)

    with torch.no_grad():
        output_ids = model.generate(
            input_ids,
            max_new_tokens=100,
            temperature=0.8,
            top_p=0.9,
            do_sample=True,
            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
        )

    output = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)

    if "Ответ:" in output:
        answer = output.split("Ответ:")[-1].strip()
    else:
        answer = output[len(prompt):].strip()

    return answer

# === Gradio интерфейс ===
def chat_interface(message, history):
    return generate_response(message)

demo = gr.ChatInterface(
    fn=chat_interface,
    title="Иннополис Бот",
    description="Задавайте вопросы о Университете Иннополис"
)

# === FastAPI приложение ===
app = FastAPI()

# Настройка CORS
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

@app.post("/api/ask")
async def api_ask(request: Request):
    data = await request.json()
    question = data.get("question", "")
    answer = generate_response(question)
    return {"answer": answer}

# === Для работы в Spaces ===
app = gr.mount_gradio_app(app, demo, path="/")

# === Для локального тестирования ===
if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)