app.py

import streamlit as st
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# Загрузка модели
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2")
device = torch.device("cpu")

# Функция для генерации текста
def generate_text(prompt):
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to(device)
    output = model.generate(input_ids, max_length=50, do_sample=True)
    generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    return generated_text

# Заголовок страницы
st.title("RuGPT-3 Demo")

# Ввод текста пользователем
prompt = st.text_input("Введите текст:")

if prompt:
    # Генерация ответа
    response = generate_text("USER: " + prompt + " AI:")
    
    # Отображение ответа
    st.write(response)