from datasets import load_dataset
from transformers import pipeline, AutoTokenizer
import torch
import gradio as gr

# PersonaHubデータセットの読み込み（'math'設定を指定）
dataset = load_dataset("proj-persona/PersonaHub", "persona")

# 日本語モデルを指定
model_name = "rinna/japanese-gpt2-medium"

# トークナイザーとパイプラインの設定
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, legacy=False)
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
generator = pipeline('text-generation', model=model_name, tokenizer=tokenizer, device=0 if torch.cuda.is_available() else -1)

def generate_text(prompt, max_length, persona_id):
    # 指定されたペルソナを取得
    persona = dataset['train'][persona_id]
    
    # ペルソナのプロンプトを作成
    persona_prompt = f"あなたは{persona['profession']}です。次の問題を作成してください："
    
    # ペルソナのプロンプトとユーザー入力を結合
    full_prompt = f"{persona_prompt} {prompt}"
    
    # テキストを生成
    result = generator(full_prompt, max_length=max_length, num_return_sequences=1)
    
    return result[0]['generated_text']

iface = gr.Interface(
    fn=generate_text,
    inputs=[
        gr.Textbox(label="プロンプト", placeholder="ここに日本語のプロンプトを入力してください"),
        gr.Slider(minimum=10, maximum=200, value=50, step=1, label="最大長"),
        gr.Number(label="ペルソナID", value=0)
    ],
    outputs=gr.Textbox(label="生成されたテキスト")
)

iface.launch()