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app.py

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+import streamlit as st
+import torch
+from transformers import pipeline
+
+# 1. 網頁標題與外觀設定
+st.set_page_config(page_title="AI Python 代碼助手", page_icon="🤖")
+st.title("🤖 專屬 AI 程式碼自動補全助手")
+st.markdown("輸入你的 Python 註解或變數，AI 將自動幫你寫完後續的程式碼！")
+
+# 2. 載入模型的快取機制 (避免每次輸入都重新載入 500MB 的模型)
+@st.cache_resource
+def load_model():
+    device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
+    pipe = pipeline("text-generation", model="huggingface-course/codeparrot-ds", device=device)
+    return pipe
+
+pipe = load_model()
+
+# 3. 建立使用者輸入區
+user_input = st.text_area("請輸入程式碼註解 (例如：# create a scatter plot):", height=150)
+
+# 4. 建立生成按鈕與輸出邏輯
+if st.button("✨ 讓 AI 幫我寫程式"):
+    if user_input:
+        with st.spinner("AI 正在思考中..."):
+            # 執行推論
+            result = pipe(user_input, max_new_tokens=50, num_return_sequences=1)[0]["generated_text"]
+            
+            st.success("生成成功！")
+            st.subheader("💡 生成結果：")
+            # 用漂亮的程式碼區塊顯示結果
+            st.code(result, language="python")
+    else:
+        st.warning("請先輸入一些註解或代碼喔！")

requirements.txt

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-altair
-pandas
-streamlit
+streamlit
+torch
+transformers