Spaces:
Running
Running
import streamlit as st | |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification | |
# Başlık ve açıklama | |
st.title("Fast Detect GPT") | |
st.write("Bu uygulama, bir metnin yapay zeka tarafından üretilip üretilmediğini tespit eder.") | |
# Model ve tokenizer yükleme | |
def load_model(): | |
# Model yolunu belirtin | |
model_name = "./model" # Eğer model klasörünü yüklediyseniz | |
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) | |
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name) | |
return tokenizer, model | |
tokenizer, model = load_model() | |
# Kullanıcıdan metin alımı | |
text = st.text_area("Metni girin:", placeholder="Metni buraya yazın...") | |
if st.button("Tahmin Et"): | |
if not text.strip(): | |
st.warning("Lütfen bir metin girin!") | |
else: | |
# Model tahmini | |
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True) | |
outputs = model(**inputs) | |
logits = outputs.logits | |
prediction = logits.argmax(-1).item() | |
# Sonuç gösterimi | |
if prediction == 1: | |
st.success("Sonuç: Yapay Zeka Tarafından Üretildi") | |
else: | |
st.info("Sonuç: İnsan Tarafından Yazıldı") | |