import gradio as gr
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# Загрузка модели и токенизатора
model_name = "Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)

def generate_code(prompt, code):
    # Системный промпт
    system_prompt = """Ты - опытный веб-разработчик и программист. 
    Твоя задача - помогать с написанием, анализом и оптимизацией кода.
    Ты специализируешься на веб-разработке, включая HTML, CSS, JavaScript, 
    современные фреймворки и библиотеки."""
    
    # Формируем полный промпт
    full_prompt = f"{system_prompt}\n\nЗадача: {prompt}\n\nКод:\n{code}"
    
    # Генерация ответа
    inputs = tokenizer(full_prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=2000,
        do_sample=True,
        temperature=0.7,
        top_p=0.9,
        top_k=50
    )
    
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return response

# Создаем интерфейс
iface = gr.Interface(
    fn=generate_code,
    inputs=[
        gr.Textbox(label="Промпт", lines=5),
        gr.Textbox(label="Код", lines=10)
    ],
    outputs=gr.Textbox(label="Результат", lines=10),
    title="AI Code Assistant",
    description="Введите промпт и код для обработки"
)

iface.launch()