app.py

import gradio as gr
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# Загрузка модели (можно заменить на ruGPT-3 или другую)
model_name = "sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# Функция для генерации ответа
def generate_text(prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

# Интерфейс Gradio
demo = gr.Interface(fn=generate_text, inputs="text", outputs="text", title="Тест модели")
demo.launch()