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

model_id = "openai-community/gpt2"  # если нужен GPT-2 community версия
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.
"""

def respond(message, history=None):
    if history is None:
        history = []

    # Формируем промпт — контекст + вопрос + "Ответ:"
    prompt = (
        f"Контекст: {context}\n"
        f"Вопрос: {message}\n"
        "Ответ:"
    )

    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)

    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(
            **inputs,
            max_new_tokens=100,
            do_sample=False,
            eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,  # Может отсутствовать у GPT-2, можно убрать
            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,  # Чтобы избежать warning
        )

    # Декодируем срез outputs после длины входа — берем только сгенерированное продолжение
    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    answer = generated_text[len(prompt):].strip()

    history.append((message, answer))
    return history

iface = gr.ChatInterface(fn=respond, title="Innopolis Q&A (GPT-2)")
iface.launch()