Spaces:
Runtime error
Runtime error
File size: 1,483 Bytes
010ceaa 603c53e 010ceaa 603c53e 010ceaa 603c53e 78c465d 603c53e 010ceaa 603c53e 010ceaa 603c53e 78c465d 603c53e 010ceaa 14a2790 5f321e8 14a2790 f4c102d 14a2790 6b283be f4c102d |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 |
import logging
from aiogram import Bot, Dispatcher, executor, types
API_TOKEN = '6184585778:AAEwvLKXANtI-z7LeCmBlZ8PrNXBsf426W4'
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
bot = Bot(token=API_TOKEN)
dp = Dispatcher(bot)
@dp.message_handler(commands=['start', 'help'])
async def send_welcome(message: types.Message):
await message.reply("Привет!\nМеня зовут Сенкаро!\nБуду рад провести время с тобой.")
@dp.message_handler(commands=['sen'])
async def send_message(message: types.Message):
await message.reply("Сообщение отправлено!")
if __name__ == '__main__':
executor.start_polling(dp, skip_updates=True)
BOT_TOKEN = '12345:ABC-DEF1234ghIkl-zyx57W2v1u123ew11'
API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/Meena/table-question-answering-tapas"
# Получаем текст вопроса пользователя
question = message.text
# Формируем JSON-запрос к API модели Meena
payload = {
"inputs": {
"query": question,
"table": {...} # Табличные данные (если есть)
}
}
# Делаем запрос к API и получаем ответ
response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
answer = response.json()
# Отправляем ответ пользователю
async def send_message(message: types.Message):
await message.answer(answer['answer']) |