import streamlit as st
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# Başlık ve açıklama
st.title("Fast Detect GPT with GPT-Neo 2.7B")
st.write("Bu uygulama, metnin yapay zeka tarafından üretilip üretilmediğini tespit eder.")

# Model ve tokenizer yükleme
@st.cache_resource
def load_model():
    model_name = "EleutherAI/gpt-neo-2.7B"  # Hugging Face model adı
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForCausalLM.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.generate(**inputs, max_length=50, num_return_sequences=1)
        result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

        # Sonuç gösterimi
        st.success("Sonuç: " + result)