Update pages/gpt_v1.py

pages/gpt_v1.py

@@ -7,19 +7,24 @@ model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(
     output_attentions = False,
     output_hidden_states = False,
 )
-
 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2')
 
-
 # Вешаем сохраненные веса на нашу модель
 model.load_state_dict(torch.load('model.pt', map_location=torch.device('cpu')))
 
+col1, col2, col3 = st.columns([1,8,1])
+#col1, col2 = st.columns(2)
+
+### Гистограмма total_bill
+with col2:
+# Веб-приложение с использованием Streamlit
+    st.title('Генерация текста GPT-моделью по пользовательскому prompt')
+
 prompt = st.text_input('Введите текст prompt:')
 length = st.slider('Длина генерируемой последовательности:', 1, 256, 16)
 num_samples = st.slider('Число генераций:', 1, 6, 1)
 temperature = st.slider('Температура:', 1.0, 6.0, 1.0)
 
-
 def generate_text(model, tokenizer, prompt, length, num_samples, temperature):
     input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
     output_sequences = model.generate(
@@ -36,15 +41,6 @@ def generate_text(model, tokenizer, prompt, length, num_samples, temperature):
 
     return generated_texts
 
-col1, col2, col3 = st.columns([1,8,1])
-#col1, col2 = st.columns(2)
-
-### Гистограмма total_bill
-with col2:
-# Веб-приложение с использованием Streamlit
-    st.title('Генерация текста GPT-моделью по пользовательскому prompt')
-
-
 if st.button('Сгенерировать текст'):
     generated_texts = generate_text(model, tokenizer, prompt, length, num_samples, temperature)
     for i, text in enumerate(generated_texts):