---
license: apache-2.0
datasets:
- fka/awesome-chatgpt-prompts
- HuggingFaceFW/fineweb-2
language:
- ae
metrics:
- bleu
base_model:
- meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct
new_version: meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct
library_name: asteroid
---
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import gradio as gr

# Načteme model GPT-J 6B a tokenizer
model_name = "EleutherAI/gpt-j-6B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# Funkce pro generování odpovědí
def travel_assistant(input_text):
    # Přizpůsobený prompt pro cestování
    prompt = f"Jsi cestovatelský asistent. Pomáháš lidem s informacemi o cestování, včetně doporučení destinací, vízových informací, tipů na plány cest a místních tradic. Odpověz na následující dotaz: {input_text}"
    
    # Tokenizace vstupu
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    
    # Generování odpovědi
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
    
    # Dekódování odpovědi
    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    
    return generated_text

# Vytvoření uživatelského rozhraní s Gradio
iface = gr.Interface(fn=travel_assistant, 
                     inputs="text", 
                     outputs="text",
                     title="Cestovatelský asistent",
                     description="Ptejte se na tipy, doporučení destinací, víza a další cestovatelské informace. Například: 'Jaké jsou vízové požadavky pro Thajsko?'")

# Spuštění aplikace
iface.launch()
import requests
import pandas as pd
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import gradio as gr

# Načteme model GPT-J 6B a tokenizer
model_name = "EleutherAI/gpt-j-6B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# API klíče pro OpenWeather a CurrencyLayer
weather_api_key = "tvůj_openweather_api_klíč"  # Získáš na https://openweathermap.org/api
currency_api_key = "tvůj_currencylayer_api_klíč"  # Získáš na https://currencylayer.com/

# Funkce pro získání počasí
def get_weather(city):
    url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={weather_api_key}&units=metric&lang=cs"
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    
    if data["cod"] != "404":
        main_data = data["main"]
        weather_data = data["weather"][0]
        temperature = main_data["temp"]
        description = weather_data["description"]
        
        return f"Aktuální teplota v {city} je {temperature}°C, počasí: {description}."
    else:
        return "Město nenalezeno."

# Funkce pro získání směnných kurzů
def get_exchange_rate(from_currency, to_currency):
    url = f"http://api.currencylayer.com/live?access_key={currency_api_key}&currencies={from_currency},{to_currency}&source={from_currency}&format=1"
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    
    if data["success"]:
        exchange_rate = data["quotes"][f"{from_currency}{to_currency}"]
        return f"1 {from_currency} = {exchange_rate} {to_currency}"
    else:
        return "Nelze získat směnný kurz."

# Funkce pro generování tabulky s doporučenými destinacemi
def generate_travel_table():
    data = {
        "Destinace": ["Paříž", "Barcelona", "Řím", "New York", "Tokyo"],
        "Typ dovolené": ["Romantická", "Plážová", "Historická", "Městská", "Kultura"],
        "Průměrná cena (EUR)": [300, 250, 270, 400, 350],
        "Vízové požadavky": ["Schengen", "Schengen", "Schengen", "ESTA", "Visa"]
    }
    
    df = pd.DataFrame(data)
    return df

# Funkce pro generování odpovědí z modelu GPT-J
def travel_assistant(input_text):
    if "počasí" in input_text.lower():
        city = input_text.split("počasí v")[-1].strip()
        return get_weather(city)
    elif "směnný kurz" in input_text.lower():
        currencies = input_text.split("směnný kurz mezi")[-1].strip().split(" a ")
        if len(currencies) == 2:
            return get_exchange_rate(currencies[0], currencies[1])
        else:
            return "Zadejte měny ve formátu: 'směnný kurz mezi CZK a USD'."
    elif "tabulka" in input_text.lower():
        return generate_travel_table()
    else:
        # Generování odpovědí na otázky o cestování
        prompt = f"Jsi cestovatelský asistent. Pomáháš lidem s informacemi o cestování, včetně doporučení destinací, vízových informací, tipů na plány cest a místních tradic. Odpověz na následující dotaz: {input_text}"
        
        # Tokenizace vstupu
        inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
        
        # Generování odpovědi
        outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
        
        # Dekódování odpovědi
        generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
        
        return generated_text

# Vytvoření uživatelského rozhraní s Gradio
iface = gr.Interface(fn=travel_assistant, 
                     inputs="text", 
                     outputs="text",  # Text pro odpovědi nebo tabulky
                     title="Cestovatelský asistent",
                     description="Zadejte dotaz ohledně cestování, počasí, směnných kurzů nebo napište 'tabulka' pro seznam doporučených destinací.")

# Spuštění aplikace
iface.launch()