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app.py

@@ -4,7 +4,7 @@ from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
 # Load the model and tokenizer from Hugging Face
 model_id = "seedboxai/KafkaLM-8x7B-German-V0.1-DPO"
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, load_in_8bit=False, trust_remote_code=True)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, load_in_4bit=True, load_in_8bit=False, trust_remote_code=True)
 
 # Define the text generation function
 def generate_text(user_input, system_prompt):
@@ -24,7 +24,7 @@ def generate_text(user_input, system_prompt):
 
 # Setup the Gradio interface
 iface = gr.Interface(fn=generate_text,
-                     inputs=[gr.Textbox(lines=2, label="User Prompt"), gr.Textbox(lines=5, label="System Prompt")],
+                     inputs=[gr.Textbox(lines=2, label="User Prompt"), gr.Textbox(lines=5, label="System Prompt",text="Du bist ein freundlicher und hilfsbereiter KI-Assistent. Du beantwortest Fragen faktenorientiert und präzise, ohne dabei relevante Fakten auszulassen.")],
                      outputs=gr.Textbox(label="Generated Text"),
                      title="Text Generation with KafkaLM",
                      description="Enter a user prompt and a system prompt to generate text using the KafkaLM model.")