Update app.py

app.py

@@ -1,18 +1,18 @@
 import gradio as gr
+from transformers import pipeline
 
-# Замените 'model_name' на имя вашей модели
-model_name = 'runwayml/stable-diffusion-inpainting'
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
-model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained(model_name)
+# Выберите модель HuggingFace, которую вы хотите использовать
+model_name = "gpt-2"
 
-def generate_image(prompt):
-    inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
-    outputs = model.generate(inputs, max_length=150, temperature=0.7, num_return_sequences=1)
-    text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
-    return text
+# Создайте "pipeline" для вашей модели. В этом примере мы используем текстовый генератор.
+model = pipeline('text-generation', model=model_name)
 
-iface = gr.Interface(fn=generate_image, 
-                     inputs=[gr.inputs.Radio(['IC-GAN'], label='Выберите модель'), gr.inputs.Textbox(lines=5, label='Введите промпт')],
-                     outputs='text')
+# Определите функцию, которая будет использоваться Gradio для интерактивного ввода и вывода
+def generate_text(inp):
+    return model(inp)[0]['generated_text']
 
+# Создайте интерфейс Gradio. Вы можете настроить его под свои нужды.
+iface = gr.Interface(fn=generate_text, inputs="text", outputs="text")
+
+# Запустите интерфейс
 iface.launch()