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-from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
-import torch
 import gradio as gr
 
-# Modell und Tokenizer laden
-model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("Loewolf/GPT_1")
-tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("Loewolf/GPT_1")
-
-# Eine Funktion, um Fragen an GPT-2 zu stellen
-def ask_gpt2(question, history):
-    input_ids = tokenizer.encode(history + question, return_tensors="pt")
-    attention_mask = torch.ones(input_ids.shape, dtype=torch.bool)
-
-    # Antwort generieren
-    output = model.generate(input_ids, attention_mask=attention_mask)
-    reply = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
-    new_history = history + "Nutzer: " + question + "\nLöwolf GPT: " + reply + "\n"
-    return new_history
-
-# Erstellen des Gradio-Interfaces
-interface = gr.Interface(
-    fn=ask_gpt2,
-    inputs=[gr.inputs.Textbox(lines=2, placeholder="Stelle deine Frage hier..."), gr.inputs.Textbox(lines=10, placeholder="Chat-Verlauf...")],
-    outputs=gr.outputs.Textbox(label="Antwort"),
-    layout="vertical"
-)
+# Laden des GPT-Modells von Hugging Face und Erstellen der Gradio-Schnittstelle
+interface = gr.Interface.load("models/Loewolf/GPT_1")
 
 # Starten der Gradio-App
 interface.launch()
+