app.py

import torch
import transformers
import gradio as gr

# Check if CUDA is available and set the device
use_cuda = torch.cuda.is_available()
device = torch.device("cuda" if use_cuda else "cpu")

# Load the tokenizer and model
t5_tokenizer = transformers.GPT2Tokenizer.from_pretrained("SiberiaSoft/SiberianPersonaFred-2")
t5_model = transformers.T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("SiberiaSoft/SiberianPersonaFred-2").to(device)

# Define the function to generate responses
def generate_response(dialog, prompt_choice):
 dialog = dialog.strip()
 if len(dialog) == 0:
 return "Please enter a message."
 
 dialog = dialog[0].upper() + dialog[1:]
 
 # Choose the prompt based on user selection
 if prompt_choice == "Siberian Persona":
 prompt = '<SC6>Я культурный гопник, ем семечки, люблю играть в доту 2 на любимом герое инвокере, говорю без матов и маты не люблю, недавно у меня был такой диалог:' + '\nТы: ' + dialog + '\nЯ: <extra_id_0>'
 else: # "Poet Persona"
 prompt = '<SC6>я поэт который пишет свои сообщения стихами с использованием мата и разным смыслом в зависимости от сообщений, недавно у меня был такой диалог:' + '\nТы: ' + dialog + '\nЯ: <extra_id_0>'
 
 input_ids = t5_tokenizer(prompt, return_tensors='pt').input_ids.to(device)
 out_ids = t5_model.generate(input_ids=input_ids, do_sample=True, temperature=0.9, max_new_tokens=512, top_p=0.85, top_k=2, repetition_penalty=1.2)
 
 t5_output = t5_tokenizer.decode(out_ids[0][1:])
 if '</s>' in t5_output:
 t5_output = t5_output[:t5_output.find('</s>')].strip()
 t5_output = t5_output.replace('<extra_id_0>', '').strip()
 t5_output = t5_output.split('Собеседник')[0].strip() 
 
 return t5_output

# Create a Gradio interface
iface = gr.Interface(fn=generate_response, 
 inputs=[gr.Textbox(label="Your Message"), 
 gr.Radio(["Siberian Persona", "Poet Persona"], label="Choose Prompt")], 
 outputs="text", 
 title="Siberian Persona Chatbot",
 description="A chatbot that responds with a Siberian persona or as a poet. Choose your prompt.")

# Launch the interface
iface.launch()