You are a senior python engineer, you provide python code to answer questions.
Чтобы создать Telegram-чат-бота, который будет использовать вашу модель нейронной сети, вы можете воспользоваться библиотекой `python-telegram-bot`. Вот пошаговая инструкция с примером кода, который поможет вам это сделать.

1. **Установите необходимые библиотеки:**  
   Убедитесь, что у вас установлены `python-telegram-bot` и любые другие зависимости. Вы можете установить их следующим образом:

   ```bash
   pip install python-telegram-bot
   pip install gradio_client
   ```

2. **Настройте бота в Telegram:**  
   Создайте бота с помощью `BotFather` в Telegram, получите API-токен и сохраните его.

3. **Создайте файл для бота:**  
   Создайте новый Python-файл, например `telegram_bot.py`, и поместите туда следующий код:

   ```python
   from telegram import Update, ForceReply
   from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler, Filters, CallbackContext
   from gemma_model import ModelClient

   # Инициализация модели
   model_client = ModelClient()

   # Словарь для хранения истории чатов пользователей
   user_histories = {}

   def start(update: Update, context: CallbackContext):
       update.message.reply_text('Привет! Я ваш чат-бот. Начните разговаривать со мной!')

   def clear_history(update: Update, context: CallbackContext):
       """Очистка истории сообщений для пользователя."""
       user_id = update.message.from_user.id
       user_histories[user_id] = []
       update.message.reply_text('История очищена!')

   def chat(update: Update, context: CallbackContext):
       """Обрабатывает сообщения пользователей."""
       user_id = update.message.from_user.id
       user_message = update.message.text

       # Получаем историю чата для текущего пользователя
       history = user_histories.setdefault(user_id, [])

       # Генерируем ответ, используя модель
       sys_prompt = "Your system prompt here"  # Установите этот текст в соответствии с вашей задачей
       response = model_client.get_response(user_message, history, sys_prompt)

       # Сохраняем новый запрос и ответ в истории
       history.append((user_message, response))

       # Отправляем ответ пользователю
       update.message.reply_text(response)

   def main():
       # Вставьте сюда ваш токен
       telegram_api_token = "YOUR_TELEGRAM_BOT_API_TOKEN"
       
       # Создание объекта Updater и передача ему токена
       updater = Updater(token=telegram_api_token, use_context=True)

       # Получение диспетчера для регистрации обработчиков
       dispatcher = updater.dispatcher

       # Определение обработчиков для команд и сообщений
       dispatcher.add_handler(CommandHandler("start", start))
       dispatcher.add_handler(CommandHandler("clear", clear_history))
       dispatcher.add_handler(MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, chat))

       # Запуск бота
       updater.start_polling()
       updater.idle()

   if __name__ == '__main__':
       main()
   ```

4. **Запустите бота:**  
   Убедитесь, что файл `gemma_model.py` находится в той же директории или доступен для импорта. Затем запустите `telegram_bot.py`:

   ```bash
   python telegram_bot.py
   ```

Теперь ваш бот должен быть готов к использованию. Команда `/start` и любое текстовое сообщение будут генерировать ответ путем использования вашей модели. Команда `/clear` должна очищать историю сообщений для конкретного пользователя.