app.py

import gradio as gr
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# Имя модели
model_name = "nvidia/Hymba-1.5B-Instruct"

# Загрузка токенизатора и модели
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

# Функция для генерации текста
def generate_text(prompt):
    try:
        inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
        outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
        return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    except Exception as e:
        return f"Ошибка при генерации текста: {str(e)}"

# Gradio интерфейс
interface = gr.Interface(
    fn=generate_text,
    inputs=gr.Textbox(label="Введите запрос"),
    outputs=gr.Textbox(label="Ответ")
)

# Запуск
interface.launch()