app.py

import transformers
import streamlit as st
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2TokenizerFast
import torch

st.title("""
 Fine-tuned GPT-2 for New Language with Custom Tokenizer
 """)

# Слайдеры для управления температурой и длиной текста
temperature = st.slider("Temperature", 0.1, 2.0, 1.0)  # Для обеих моделей
max_len = st.slider("Max Length", 40, 120, 70)  # Для обеих моделей

# Кеширование модели и токенизатора GPT-2
@st.cache_resource
def load_gpt2():
    model_gpt2 = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
    tokenizer_gpt2 = GPT2TokenizerFast.from_pretrained("gpt2")
    return model_gpt2, tokenizer_gpt2

# Кеширование кастомной модели и токенизатора
@st.cache_resource
def load_custom_model():
    # Здесь замените путь на вашу кастомную модель
    model_custom = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("rus_gpt2_tuned")
    tokenizer_custom = GPT2TokenizerFast.from_pretrained("rus_gpt2_tuned")
    return model_custom, tokenizer_custom

# Функция для генерации текста
def generate_text(model, tokenizer, prompt, max_len, temperature):
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')

    # Генерация текста
    output = model.generate(input_ids=input_ids, 
                            max_length=max_len, 
                            do_sample=True,
                            temperature=temperature, 
                            top_k=50, 
                            top_p=0.6, 
                            no_repeat_ngram_size=3,
                            num_return_sequences=1)

    generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    return generated_text

# Streamlit приложение
def main():
    model_gpt2, tokenizer_gpt2 = load_gpt2()  # GPT-2 модель
    model_custom, tokenizer_custom = load_custom_model()  # Кастомная модель

    st.write("""
    # Fine-tuned GPT-2 for New Language with Custom Tokenizer
    """)

    # Блок для генерации текста с GPT-2
    st.subheader("GPT-2 Text Generation")
    prompt_gpt2 = st.text_area("Введите фразу для GPT-2 генерации:", value="В средние века")
    generate_button_gpt2 = st.button("Сгенерировать текст с GPT-2")

    if generate_button_gpt2:
        generated_text_gpt2 = generate_text(model_gpt2, tokenizer_gpt2, prompt_gpt2, max_len, temperature)
        st.subheader("Результат генерации GPT-2:")
        st.write(generated_text_gpt2)

    # Блок для генерации текста с кастомной моделью
    st.subheader("Custom Model Text Generation")
    prompt_custom = st.text_area("Введите фразу для генерации с кастомной моделью:", value="Когда-то давно")
    generate_button_custom = st.button("Сгенерировать текст с кастомной моделью")

    if generate_button_custom:
        generated_text_custom = generate_text(model_custom, tokenizer_custom, prompt_custom, max_len, temperature)
        st.subheader("Результат генерации с кастомной моделью:")
        st.write(generated_text_custom)

if __name__ == "__main__":
    main()