新バージョンのテストｖ５

app.py

@@ -42,9 +42,12 @@ def load_model():
         return f"❌ モデルのロード中にエラーが発生しました: {str(e)}"
 
 # 生成関数
-def generate(prompt, max_length=50):
+def generate_text(text, length=50):
     global model, tokenizer, load_state
 
+    if not text.strip():
+        return "テキストを入力してください。"
+
     # モデルがまだロードされていない場合
     if model is None or tokenizer is None:
         elapsed_time = time.time() - load_start_time if load_start_time else 0
@@ -52,13 +55,13 @@ def generate(prompt, max_length=50):
 
     try:
         # 入力のエンコード
-        inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
+        inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
 
         # 生成
         with torch.no_grad():
             outputs = model.generate(
                 inputs.input_ids,
-                max_length=max_length,
+                max_length=int(length),
                 do_sample=True,
                 temperature=0.7,
                 top_p=0.95,
@@ -106,27 +109,24 @@ with gr.Blocks(title=f"{MODEL_TITLE} テキスト生成") as demo:
             # 出力テキストエリア
             output_text = gr.Textbox(label="生成されたテキスト", lines=10)
 
-    # 例の表示
+    # イベントハンドラー
+    load_button.click(load_model, inputs=None, outputs=model_status)
+    generate_button.click(generate_text, inputs=[input_text, max_length], outputs=output_text)
+    input_text.submit(generate_text, inputs=[input_text, max_length], outputs=output_text)
+
+    # 例の設定（キャッシュなしで追加）
     gr.Examples(
         examples=[
             ["こんにちは、私の名前は"],
             ["人工知能の将来について"],
             ["今日の天気は晴れです。明日は"]
         ],
-        inputs=input_text
+        inputs=input_text,
+        outputs=output_text,
+        fn=generate_text,  # 関数を提供
+        cache_examples=False  # キャッシュを無効化
     )
 
-    # イベントハンドラー
-    load_button.click(load_model, inputs=None, outputs=model_status)
-
-    def generate_text(text, length):
-        if not text.strip():
-            return "テキストを入力してください。"
-        return generate(text, int(length))
-
-    generate_button.click(generate_text, inputs=[input_text, max_length], outputs=output_text)
-    input_text.submit(generate_text, inputs=[input_text, max_length], outputs=output_text)
-
 # アプリケーション起動
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()

requirements.txt

@@ -1,3 +1,3 @@
 gradio==4.44.1
 torch>=2.0.0
-transformers>=4.35
+transformers>=4.35.0