app.py

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

# Загрузка модели и токенизатора RuBERT
model_name = "DeepPavlov/rubert-base-cased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# Функция для генерации текста на основе модели
def generate_text(prompt):
    # Токенизация входного текста
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
    # Генерация продолжения текста с помощью модели
    output = model.generate(input_ids, max_length=100)
    # Декодирование сгенерированного текста
    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

# Создание интерфейса Gradio
iface = gr.Interface(
    fn=generate_text,
    inputs=gr.inputs.Textbox(placeholder="Введите текст для генерации"),
    outputs=gr.outputs.Textbox(label="Сгенерированный текст")
)

# Запуск интерфейса Gradio
iface.launch()