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import subprocess | |
# Installiere Abhängigkeiten | |
subprocess.run(["pip", "install", "-r", "requirements.txt"]) | |
# Starte das Training | |
subprocess.run(["python", "train.py"]) | |
import gradio as gr | |
from transformers import pipeline | |
# Lade dein trainiertes Modell | |
model = pipeline("text-generation", model="gpt2") | |
# Definiere eine Funktion für die Interaktion | |
def respond_to_input(input_text): | |
response = model(input_text) | |
return response[0]['generated_text'] | |
# Erstelle die Gradio-Schnittstelle | |
iface = gr.Interface( | |
fn=respond_to_input, | |
inputs="text", | |
outputs="text", | |
title="Zora - Dein Sprachassistent", | |
description="Frage Zora nach Anweisungen und Konfigurationen." | |
) | |
# Starte die Gradio-App | |
if __name__ == "__main__": | |
iface.launch() |