Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,27 @@
+import gradio as gr
+import torch
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+
+# Загрузка модели и токенизатора RuBERT
+model_name = "DeepPavlov/rubert-base-cased"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
+
+# Функция для генерации текста на основе модели
+def generate_text(prompt):
+    # Токенизация входного текста
+    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
+    # Генерация продолжения текста с помощью модели
+    output = model.generate(input_ids, max_length=100)
+    # Декодирование сгенерированного текста
+    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
+
+# Создание интерфейса Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=generate_text,
+    inputs=gr.inputs.Textbox(placeholder="Введите текст для генерации"),
+    outputs=gr.outputs.Textbox(label="Сгенерированный текст")
+)
+
+# Запуск интерфейса Gradio
+iface.launch()