Update pages/📖History_Mystery.py

pages/📖History_Mystery.py

@@ -15,19 +15,22 @@ max_length = st.slider(" Длина сгенерированного отрыв
 # tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2')
 # #Задаем класс модели (уже в streamlit/tg_bot)
 @st.cache
+@st.cache(allow_output_mutation=True)
 def load_gpt():
     model_GPT = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(
      'sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2',
-     output_attentions = False,
-     output_hidden_states = False,
+     output_attentions=False,
+     output_hidden_states=False,
     )
     tokenizer_GPT = GPT2Tokenizer.from_pretrained(
         'sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2',
-        output_attentions = False,
-        output_hidden_states = False,
-        )
+        output_attentions=False,
+        output_hidden_states=False,
+    )
     model_GPT.load_state_dict(torch.load('model_history_friday.pt', map_location=torch.device('cpu')))
     return model_GPT, tokenizer_GPT
+
+#model, tokenizer = load_gpt()
 # # Вешаем сохраненные веса на нашу модель
 # Функция для генерации текста
 def generate_text(model_GPT, tokenizer_GPT, prompt):