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import streamlit as st
from transformers import pipeline

st.title("🚀 Marketing Text Generator")
st.markdown("*Erstelle kreative Marketing-Texte mit KI-Unterstützung*")

@st.cache_resource
def load_gpt2():
    try:
        # Wir verwenden das deutsche GPT-2 Modell für bessere deutsche Texte
        return pipeline('text-generation', 
                       model='dbmdz/german-gpt2',
                       tokenizer="dbmdz/german-gpt2", 
                       device=-1)
    except Exception as e:
        st.error(f"Modell konnte nicht geladen werden: {str(e)}")
        return None

with st.form("marketing_form"):
    product_name = st.text_input(
        "Produktname",
        help="Wie heißt das Produkt, für das Sie einen Text erstellen möchten?"
    )
    
    key_features = st.text_area(
        "Produktmerkmale",
        help="Was macht Ihr Produkt besonders? (Eigenschaften durch Kommas trennen)"
    )
    
    max_length = st.slider(
        "Textlänge",
        min_value=50,
        max_value=150,
        value=100,
        help="Längere Texte brauchen mehr Zeit zur Generierung"
    )
    
    submit = st.form_submit_button("Text generieren")

if submit and product_name and key_features:
    with st.spinner("Lade KI-Modell..."):
        generator = load_gpt2()
    
    if generator:
        # Verbesserter deutscher Prompt
        prompt = f"""Werbetext für ein innovatives Produkt:
        {product_name}

        Besondere Eigenschaften:
        {key_features}

        Überzeugender Werbetext:
        Entdecken Sie {product_name} - """
        
        try:
            with st.spinner("Erstelle Marketing-Text..."):
                result = generator(
                    prompt,
                    max_length=max_length,
                    num_return_sequences=1,
                    temperature=0.8,  # Etwas mehr Kreativität
                    top_p=0.9,       # Mehr Variabilität
                    do_sample=True    # Kreativeres Sampling
                )
                
                generated_text = result[0]['generated_text']
                
                # Text nachbearbeiten um nur den generierten Teil zu zeigen
                final_text = generated_text.split("Überzeugender Werbetext:")[-1].strip()
                
                st.success("Text wurde generiert!")
                st.markdown("### Ihr Marketing-Text:")
                st.markdown(final_text)
                
                st.download_button(
                    "Text speichern",
                    final_text,
                    file_name="marketing_text.txt"
                )
                
        except Exception as e:
            st.error(f"Fehler bei der Textgenerierung: {str(e)}")

elif submit:
    st.warning("Bitte füllen Sie alle Felder aus.")

st.markdown("---")
st.markdown("""
**Hinweise zur Benutzung:**
- Die erste Generierung dauert etwas länger, da das Modell geladen werden muss
- Versuchen Sie verschiedene Beschreibungen für optimale Ergebnisse
- Prüfen und bearbeiten Sie die generierten Texte vor der Verwendung
""")