Update app.py

app.py

@@ -3,9 +3,10 @@ import streamlit as st
 from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
 import numpy as np
 from PIL import Image
-# import plotly.figure_factory as ff
+# Добавление слайдера
+temperature = st.slider("Выберите градус недоверия", 1.0, 20.0, 1.0)
 
-st.write("""
+st.title("""
  # History Mistery
  """)
 # image = Image.open('data-scins.jpeg')
@@ -15,7 +16,15 @@ st.write("""
 # Загрузка модели и токенизатора
 model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2')
 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2')
+# #Задаем класс модели (уже в streamlit/tg_bot)
+# model_finetuned = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(
+#     'sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2',
+#     output_attentions = False,
+#     output_hidden_states = False,
+# )
 
+# # Вешаем сохраненные веса на нашу модель
+# model_finetuned.load_state_dict(torch.load('model_hostory.pt'))
 # Функция для генерации текста
 def generate_text(prompt):
     # Преобразование входной строки в токены
@@ -33,17 +42,25 @@ def generate_text(prompt):
 
 # Streamlit приложение
 def main():
-    st.title("GPT-3 Text Generation")
+    st.write("""
+    # GPT-3 генерация текста
+    """)
 
     # Ввод строки пользователем
-    prompt = st.text_area("Enter your prompt:", value="В средние века на руси")
+    prompt = st.text_area("Какую фразу нужно продолжить:", value="В средние века на руси")
 
     # Генерация текста по введенной строке
     generated_text = generate_text(prompt)
+    # Создание кнопки "Сгенерировать"
+generate_button = st.button("Сгенерировать")
 
-    # Отображение сгенерированного текста
-    st.subheader("Generated Text:")
-    st.write(generated_text)
+    # Обработка события нажатия кнопки
+    if generate_button:
+    # Генерация текста на основе пользовательского ввода
+        generated_text = generate_text(user_input)
+    # Вывод сгенерированного текста
+        st.subheader("Продолжение:")
+        st.write(generated_text)
 
 if __name__ == "__main__":
     main()