Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,31 @@
+import gradio as gr
+from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
+import torch
+
+model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("DmitriySv/ticket_classifier")
+tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("DmitriySv/ticket_classifier")
+
+device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
+model = model.to(device)
+model.eval()
+
+def classify(text):
+    inputs = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, max_length=512, return_tensors="pt").to(device)
+    
+    with torch.no_grad():
+        logits_task1, logits_task2 = model(**inputs)
+
+    pred_task1 = torch.argmax(logits_task1, dim=1).item()
+    pred_task2 = torch.argmax(logits_task2, dim=1).item()
+
+    return {"Тип": pred_task1, "Приоритет": pred_task2}
+
+interface = gr.Interface(
+    fn=classify,  
+    inputs=gr.Textbox(label="Введите запрос для классификации"),
+    outputs=[gr.Label(label="Тип"), gr.Label(label="Приоритет")],
+    title="Классификация запроса по типу и приоритету",
+    description="Классификация запроса по типу и приоритету."
+)
+
+interface.launch()