Update app.py

app.py

@@ -2,7 +2,7 @@ import gradio as gr
 import requests
 import torch
 from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
-from huggingface_hub import HfApi
+from huggingface_hub import HfApi, hf_hub_download
 
 def convert_and_deploy(url, repo_id, hf_token):
     # セーフテンソルファイルをダウンロード
@@ -17,14 +17,18 @@ def convert_and_deploy(url, repo_id, hf_token):
     
     # モデルを読み込み
     try:
-        model = AutoModel.from_pretrained("path_to_model", torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True, token=hf_token)
+        # モデルの識別子をリポジトリIDから取得
+        model_name = repo_id.split('/')[-1]
+        model = AutoModel.from_pretrained(repo_id, torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True, token=hf_token)
         model.load_state_dict(torch.load(file_path))
     except Exception as e:
         return f"モデルの読み込みに失敗しました。エラー: {e}"
     
     # モデルをfloat16形式で保存
-    model_name = repo_id.split('/')[-1]  # モデル名を取得
-    model.save_pretrained(f"{model_name}_float16", torch_dtype=torch.float16)
+    try:
+        model.save_pretrained(f"{model_name}_float16", torch_dtype=torch.float16)
+    except Exception as e:
+        return f"モデルの保存に失敗しました。エラー: {e}"
     
     # モデルをHugging Faceにデプロイ
     api = HfApi()