import gradio as gr
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
# Alegem un model AI open-source gratuit
model_name = "mistralai/Mistral-7B-Instruct" # Poți schimba cu un alt model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")
def chat(user_input):
inputs = tokenizer(user_input, return_tensors="pt").to("cuda")
output = model.generate(**inputs, max_length=300)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return response
# Creăm interfața web
iface = gr.Interface(
fn=chat,
inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="Scrie aici..."),
outputs="text",
title="NanAI Scribo",
description="Chatbot AI specializat în metafizică, filozofie și terapii holistice."
)
iface.launch()
import gradio as gr
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
# Alegem un model AI open-source gratuit
model_name = "mistralai/Mistral-7B-Instruct" # Poți schimba cu un alt model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")
def chat(user_input):
inputs = tokenizer(user_input, return_tensors="pt").to("cuda")
output = model.generate(**inputs, max_length=300)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return response
# Creăm interfața web
iface = gr.Interface(
fn=chat,
inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="Scrie aici..."),
outputs="text",
title="NanAI Scribo",
description="Chatbot AI specializat în metafizică, filozofie și terapii holistice."
)
iface.launch()
