app.py

import gradio as gr
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Указываем имя твоей модели на Hugging Face
model_name = "victor-chur/dog-shop-model"

# Загружаем токенизатор и модель
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# Функция для генерации ответа с настройками для вариативности
def generate_response(prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    reply_ids = model.generate(
    inputs['input_ids'],
    max_length=100,
    pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    temperature=0.5,
    top_p=0.8,
    do_sample=True
)
    response = tokenizer.decode(reply_ids[0], skip_special_tokens=True)
    return response

# Интерфейс Gradio для тестирования модели
iface = gr.Interface(fn=generate_response, inputs="text", outputs="text", title="Telegram Bot Model")

# Запуск приложения
iface.launch()