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()