german gpt2

.gitignore

@@ -0,0 +1 @@
+.env

app.py

@@ -1,39 +1,31 @@
 import streamlit as st
 from transformers import pipeline
 
-# Titel und Beschreibung der Anwendung
 st.title("🚀 Marketing Text Generator")
 st.markdown("*Erstelle kreative Marketing-Texte mit KI-Unterstützung*")
 
-# Wir verwenden @st.cache_resource, damit das Modell nicht bei jeder Interaktion neu geladen wird
 @st.cache_resource
 def load_gpt2():
-    """
-    Lädt das GPT-2 Modell in einer einfachen Pipeline-Konfiguration.
-    Die Pipeline vereinfacht die Textgenerierung erheblich.
-    """
     try:
-        # device=-1 bedeutet, dass wir die CPU verwenden
-        return pipeline('text-generation', model='gpt2', device=-1)
+        # Wir verwenden das deutsche GPT-2 Modell für bessere deutsche Texte
+        return pipeline('text-generation', 
+                       model='benjamin/german-gpt2', 
+                       device=-1)
     except Exception as e:
         st.error(f"Modell konnte nicht geladen werden: {str(e)}")
         return None
 
-# Hauptformular für die Benutzereingaben
 with st.form("marketing_form"):
-    # Eingabefeld für den Produktnamen
     product_name = st.text_input(
         "Produktname",
         help="Wie heißt das Produkt, für das Sie einen Text erstellen möchten?"
     )
     
-    # Eingabefeld für die Produkteigenschaften
     key_features = st.text_area(
         "Produktmerkmale",
         help="Was macht Ihr Produkt besonders? (Eigenschaften durch Kommas trennen)"
     )
     
-    # Längensteuerung für den generierten Text
     max_length = st.slider(
         "Textlänge",
         min_value=50,
@@ -42,57 +34,55 @@ with st.form("marketing_form"):
         help="Längere Texte brauchen mehr Zeit zur Generierung"
     )
     
-    # Formular-Button
     submit = st.form_submit_button("Text generieren")
 
-# Wenn der Button geklickt wurde und alle Felder ausgefüllt sind
 if submit and product_name and key_features:
-    # Modell laden mit Fortschrittsanzeige
     with st.spinner("Lade KI-Modell..."):
         generator = load_gpt2()
     
     if generator:
-        # Marketing-spezifischen Prompt erstellen
-        prompt = f"""
-        Create a marketing text in German for the following product:
-        Product: {product_name}
-        Features: {key_features}
-        
-        Advertising text in German:
-        """
+        # Verbesserter deutscher Prompt
+        prompt = f"""Werbetext für ein innovatives Produkt:
+        {product_name}
+
+        Besondere Eigenschaften:
+        {key_features}
+
+        Überzeugender Werbetext:
+        Entdecken Sie {product_name} - """
         
         try:
-            # Text generieren mit Fortschrittsanzeige
             with st.spinner("Erstelle Marketing-Text..."):
                 result = generator(
                     prompt,
                     max_length=max_length,
                     num_return_sequences=1,
-                    temperature=0.7
+                    temperature=0.8,  # Etwas mehr Kreativität
+                    top_p=0.9,       # Mehr Variabilität
+                    do_sample=True    # Kreativeres Sampling
                 )
                 
-                # Generierten Text extrahieren und anzeigen
                 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(generated_text)
+                st.markdown(final_text)
                 
-                # Download-Option
                 st.download_button(
                     "Text speichern",
-                    generated_text,
+                    final_text,
                     file_name="marketing_text.txt"
                 )
                 
         except Exception as e:
             st.error(f"Fehler bei der Textgenerierung: {str(e)}")
 
-# Wenn der Button geklickt wurde, aber Felder fehlen
 elif submit:
     st.warning("Bitte füllen Sie alle Felder aus.")
 
-# Hilfreiche Informationen am Ende
 st.markdown("---")
 st.markdown("""
 **Hinweise zur Benutzung:**