Update app.py

app.py

@@ -1,64 +1,50 @@
 import gradio as gr
-from huggingface_hub import InferenceClient
+from transformers import pipeline
 
-"""
-For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
-"""
-client = InferenceClient("cody82/unitrip")
+# Загружаем модель — легкая для ZeroGPU (CPU-friendly)
+qa_pipeline = pipeline("text-generation", model="tiiuae/falcon-rw-1b")
 
-@spaces.gpu
-def respond(
-    message,
-    history: list[tuple[str, str]],
-    system_message,
-    max_tokens,
-    temperature,
-    top_p,
-):
-    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]})
+# Инструкция боту
+system_prompt = (
+    "Ты — дружелюбный бот, который отлично знает Университет Иннополис. "
+    "Отвечай чётко и по делу на вопросы про университет, город Иннополис, обучение и студенческую жизнь."
+)
 
-    messages.append({"role": "user", "content": message})
+# Ответная функция
+def respond(message, history):
+    prompt = system_prompt + "\n"
 
-    response = ""
+    for user_msg, bot_msg in history:
+        prompt += f"Пользователь: {user_msg}\nБот: {bot_msg}\n"
+    prompt += f"Пользователь: {message}\nБот:"
 
-    for message in client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        token = message.choices[0].delta.content
+    result = qa_pipeline(
+        prompt,
+        max_new_tokens=200,
+        do_sample=True,
+        temperature=0.7,
+        top_k=50,
+        top_p=0.95,
+        pad_token_id=50256,
+    )[0]["generated_text"]
 
-        response += token
-        yield response
+    # Отделяем только ответ
+    response = result.split("Бот:")[-1].strip().split("Пользователь:")[0].strip()
 
+    history.append((message, response))
+    return history
 
-"""
-For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
-"""
+# Интерфейс Gradio
 demo = gr.ChatInterface(
-    respond,
-    additional_inputs=[
-        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
-        gr.Slider(
-            minimum=0.1,
-            maximum=1.0,
-            value=0.95,
-            step=0.05,
-            label="Top-p (nucleus sampling)",
-        ),
+    fn=respond,
+    title="Innopolis Bot",
+    theme="soft",
+    examples=[
+        "Когда основан Университет Иннополис?",
+        "Какие есть направления в бакалавриате?",
+        "Как подать документы?",
     ],
 )
 
-
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()