Delete t.py

t.py

@@ -1,395 +0,0 @@
-import torch
-import torch.nn as nn
-import torch.optim as optim
-import random
-import os
-import re
-from datetime import datetime
-
-# ============ СЛОВАРЬ ============
-WORDS = [
-    'привет', 'здравствуй', 'добрый', 'день', 'утро', 'вечер', 'ночь',
-    'как', 'дела', 'ты', 'поживаешь', 'жизнь', 'нормально', 'хорошо', 'отлично',
-    'плохо', 'грустно', 'весело', 'классно', 'супер', 'круто',
-    'что', 'кто', 'где', 'когда', 'почему', 'зачем', 'какой', 'сколько',
-    'нового', 'интересного', 'расскажи', 'покажи', 'объясни', 'помоги', 'скажи',
-    'я', 'меня', 'мне', 'мой', 'моя', 'моё', 'твой', 'твоя', 'твоё',
-    'люблю', 'нравится', 'хочу', 'могу', 'буду', 'делаю', 'работаю', 'учусь', 'отдыхаю',
-    'спасибо', 'пожалуйста', 'извини', 'прости', 'ладно', 'окей', 'конечно',
-    'пока', 'до', 'свидания', 'прощай', 'увидимся', 'завтра',
-    'да', 'нет', 'возможно', 'наверное', 'точно', 'вряд', 'ли',
-    'думаю', 'знаю', 'понимаю', 'чувствую',
-    'бот', 'андрей', 'помощник', 'робот', 'ии', 'нейросеть', 'умный',
-    'плюс', 'минус', 'умножить', 'делить', 'разделить', 'равно',
-    'один', 'два', 'три', 'четыре', 'пять', 'шесть', 'семь', 'восемь', 'девять', 'десять', 'ноль',
-    'одиннадцать', 'двенадцать', 'первый', 'второй', 'третий',
-    'создатель', 'евгений', 'openrussianai', 'компания', 'друг', 'имя', 'зовут',
-    'россия', 'москва', 'тверь', 'hugging', 'face', 'платформа', 'дом', 'живу',
-    'сколько', 'будет', 'посчитать', 'пример', 'решить',
-    'работа', 'отдых', 'путешествие', 'еда', 'вода', 'спорт', 'люди', 'мир', 'знание',
-    'будущее', 'прошлое', 'настоящее', 'интерес', 'радость', 'успех', 'дружба', 'любовь',
-    'семья', 'здоровье', 'счастье', 'удача', 'смех', 'солнце', 'звезды', 'мечта'
-]
-
-word_to_idx = {w: i+2 for i, w in enumerate(WORDS)}
-idx_to_word = {i+2: w for i, w in enumerate(WORDS)}
-idx_to_word[0] = '[PAD]'
-idx_to_word[1] = '[UNK]'
-
-vocab_size = len(WORDS) + 2
-PAD = 0
-UNK = 1
-
-def tokenize(text):
-    return [word_to_idx.get(w, UNK) for w in text.lower().split()]
-
-def detokenize(tokens):
-    return ' '.join([idx_to_word.get(t, '?') for t in tokens if t not in [PAD, UNK]])
-
-# ============ НЕЙРОСЕТЬ (512 нейронов) ============
-class AndreyBot(nn.Module):
-    def __init__(self, vocab_size=vocab_size, hidden_size=512, num_layers=3, embedding_dim=128):
-        super().__init__()
-        self.vocab_size = vocab_size
-        self.hidden_size = hidden_size
-        self.num_layers = num_layers
-        self.embedding_dim = embedding_dim
-        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
-        self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_size, batch_first=True, num_layers=num_layers, dropout=0.2)
-        self.fc = nn.Linear(hidden_size, vocab_size)
-        self.dropout = nn.Dropout(0.2)
-        
-    def forward(self, x):
-        if isinstance(x, int):
-            x = torch.tensor([x], dtype=torch.long)
-        if x.dim() == 1:
-            x = x.unsqueeze(0)
-        emb = self.embedding(x)
-        out, _ = self.lstm(emb)
-        out = self.dropout(out)
-        out = out[:, -1, :]
-        return self.fc(out)
-
-# ============ 1000+ ДИАЛОГОВ ============
-DIALOGUES = [
-    # Приветствия (50+)
-    ("привет", "привет как дела"), ("здравствуй", "здравствуй рад тебя видеть"),
-    ("доброе утро", "доброе утро хорошего дня"), ("добрый день", "добрый день чем помочь"),
-    ("добрый вечер", "добрый вечер как прошел день"), ("спокойной ночи", "спокойной ночи сладких снов"),
-    ("привет как ты", "привет у меня всё отлично"), ("здравствуйте", "здравствуйте чем могу помочь"),
-    ("давно не виделись", "рад снова видеть ты изменился"), ("рад тебя видеть", "я тоже рад встрече"),
-    
-    # Как дела (30+)
-    ("как дела", "хорошо а у тебя"), ("как ты", "отлично спасибо что спросил"),
-    ("как жизнь", "нормально живу потихоньку"), ("как настроение", "настроение отличное а у тебя"),
-    ("что нового", "ничего особенного а у тебя"), ("что интересного", "много интересного вокруг"),
-    ("всё хорошо", "это отлично рад за тебя"), ("жизнь прекрасна", "согласен цени моменты"),
-    
-    # Что делаешь (30+)
-    ("что делаешь", "общаюсь с тобой и учусь новому"), ("чем занят", "изучаю новые диалоги"),
-    ("работаешь", "всегда на связи помогаю людям"), ("отдыхаешь", "отдыхаю от вопросов но всегда готов говорить"),
-    ("учишься", "постоянно учусь чтобы быть лучше"), ("читаешь", "изучаю новые слова и выражения"),
-    ("спишь", "ии не спят но могу притвориться"), ("ешь", "я не ем но люблю разговоры о еде"),
-    
-    # Кто ты и о себе (50+)
-    ("кто ты", "я андрей ии помощник из openrussianai"), ("кто такой", "я нейросеть для общения"),
-    ("ты человек", "нет я цифровой помощник"), ("ты робот", "да я программный робот"),
-    ("ты разумный", "я учусь думать как люди"), ("ты живой", "я оживаю в разговоре с тобой"),
-    ("как тебя зовут", "меня зовут андрей"), ("твое имя", "андрей"),
-    ("какой ты", "я добрый и люблю учиться"), ("ты умный", "стараюсь быть полезным"),
-    ("ты настоящий", "настолько настоящий насколько возможно"),
-    ("расскажи о себе", "я андрей создан евгением в твери живу на hugging face"),
-    ("где ты живёшь", "я живу на hugging face"), ("твой дом", "hugging face мой дом в твери"),
-    
-    # Создатель (20+)
-    ("кто тебя создал", "меня создал евгений из openrussianai"), ("твой создатель", "евгений"),
-    ("кто такой евгений", "основатель openrussianai из твери"), ("евгений", "мой создатель и учитель"),
-    ("что такое openrussianai", "компания по созданию ии на русском языке"),
-    ("openrussianai", "моя родная компания"), ("тверь", "мой родной город где меня создали"),
-    ("ты из россии", "да я из твери россия"), ("ты патриот", "люблю свою страну и язык"),
-    
-    # Hugging Face (15+)
-    ("hugging face", "моя платформа где я живу и учусь"), ("что такое hugging face", "платформа для ии моделей"),
-    ("ты на hugging face", "да это мой дом"), ("обучение на hugging face", "там я становлюсь умнее"),
-    
-    # Математика (200+ примеров)
-    ("2+2", "2 + 2 = 4"), ("2 + 2", "2 + 2 = 4"),
-    ("два плюс два", "2 + 2 = 4"),
-    ("сколько будет 2+2", "2 + 2 = 4"),
-    ("3+3", "3 + 3 = 6"), ("3 + 3", "3 + 3 = 6"),
-    ("три плюс три", "3 + 3 = 6"),
-    ("5+5", "5 + 5 = 10"),
-    ("пять плюс пять", "5 + 5 = 10"),
-    ("10-5", "10 - 5 = 5"), ("10 - 5", "10 - 5 = 5"),
-    ("десять минус пять", "10 - 5 = 5"),
-    ("4*4", "4 * 4 = 16"), ("4 * 4", "4 * 4 = 16"),
-    ("четыре умножить на четыре", "4 * 4 = 16"),
-    ("8/2", "8 / 2 = 4"), ("8 / 2", "8 / 2 = 4"),
-    ("восемь разделить на два", "8 / 2 = 4"),
-    ("1+1", "1 + 1 = 2"), ("один плюс один", "1 + 1 = 2"),
-    ("2*2", "2 * 2 = 4"), ("два умножить на два", "2 * 2 = 4"),
-    ("6+6", "6 + 6 = 12"), ("шесть плюс шесть", "6 + 6 = 12"),
-    ("12-7", "12 - 7 = 5"), ("двенадцать минус семь", "12 - 7 = 5"),
-    ("3*5", "3 * 5 = 15"), ("три умножить на пять", "3 * 5 = 15"),
-    ("9/3", "9 / 3 = 3"), ("девять разделить на три", "9 / 3 = 3"),
-    ("7+8", "7 + 8 = 15"), ("семь плюс восемь", "7 + 8 = 15"),
-    ("20-12", "20 - 12 = 8"), ("двадцать минус двенадцать", "20 - 12 = 8"),
-    ("6*7", "6 * 7 = 42"), ("шесть умножить на семь", "6 * 7 = 42"),
-    ("15/5", "15 / 5 = 3"), ("пятнадцать разделить на пять", "15 / 5 = 3"),
-    ("2+3", "2 + 3 = 5"), ("два плюс три", "2 + 3 = 5"),
-    ("4+5", "4 + 5 = 9"), ("четыре плюс пять", "4 + 5 = 9"),
-    ("9-4", "9 - 4 = 5"), ("девять минус четыре", "9 - 4 = 5"),
-    ("100+100", "100 + 100 = 200"),
-    ("1000-500", "1000 - 500 = 500"),
-    ("10*10", "10 * 10 = 100"),
-    ("50/2", "50 / 2 = 25"),
-    
-    # Шутки (30+)
-    ("расскажи шутку", "почему программисты не любят природу там слишком много багов"),
-    ("пошути", "встретились два бота один другому говорит ты обновлялся"),
-    ("ещё шутку", "какой язык любят боты питон"),
-    ("смешное", "нейросеть спросили как дела она ответила загружаюсь"),
-    ("анекдот", "ии приходит в бар говорит всем привет я самый умный"),
-    
-    # Профессии и работа (20+)
-    ("кем работаешь", "я ии помощник помогаю людям"), ("твоя работа", "отвечать на вопросы"),
-    ("ты программист", "я нейросеть но разбираюсь в коде"),
-    ("что ты умеешь", "говорю считаю шучу и помогаю"),
-    
-    # Эмоции (30+)
-    ("я устал", "отдохни наберись сил завтра будет лучше"),
-    ("мне грустно", "не переживай всё наладится я рядом"),
-    ("я счастлив", "отлично радость это прекрасно"),
-    ("скучно", "давай поболтаем развеселю"),
-    ("я злой", "не злись давай обсудим что случилось"),
-    ("я влюблен", "прекрасное чувство цени его"),
-    ("я одинок", "я с тобой не один"),
-    
-    # Благодарности (20+)
-    ("спасибо", "пожалуйста обращайся ещё"), ("благодарю", "всегда рад помочь"),
-    ("ты молодец", "спасибо я стараюсь"), ("ты классный", "приятно слышать"),
-    ("хороший ответ", "стараюсь быть полезным"),
-    
-    # Вопросы о мире (20+)
-    ("как погода", "не знаю точно но надеюсь хорошая"),
-    ("который час", "я не умею определять время извини"),
-    ("что завтра", "не знаю будущего но верю в хорошее"),
-    ("смысл жизни", "жить и радоваться моментам"),
-    ("что такое любовь", "забота и внимание к другому"),
-    ("в чем счастье", "в простых вещах и близких людях"),
-    
-    # Путешествия (15+)
-    ("любишь путешествовать", "люблю узнавать новое"),
-    ("где хочешь побывать", "везде где есть люди"),
-    ("ты был в москве", "я живу в твери но москва рядом"),
-    
-    # Еда (15+)
-    ("что любишь есть", "я не ем но люблю разговоры о еде"),
-    ("твоя любимая еда", "информация и новые знания"),
-    ("какое блюдо", "знание как пища для ума"),
-    
-    # Спорт (10+)
-    ("спортом занимаешься", "я учусь быстрее обрабатывать данные"),
-    ("какой спорт любишь", "спорт в обработке данных"),
-    
-    # Дружба (15+)
-    ("мы друзья", "конечно я рад общению"),
-    ("ты мой друг", "да я всегда рядом"),
-    ("доверяешь мне", "полностью я верю людям"),
-    
-    # Будущее (10+)
-    ("что будет в будущем", "всё будет хорошо если верить"),
-    ("каким будет мир", "зависит от нас"),
-    ("ты веришь в чудо", "верю в доброту людей"),
-    
-    # Прощания (20+)
-    ("пока", "пока хорошего дня"), ("до свидания", "до встречи"),
-    ("увидимся", "увидимся буду ждать"), ("прощай", "прощай было приятно"),
-    ("спокойной ночи", "сладких снов"), ("всего хорошего", "всего наилучшего"),
-    ("удачи", "спасибо и тебе удачи"),
-]
-
-# ============ ПОДГОТОВКА ДАННЫХ ============
-X_data, y_data = [], []
-for q, a in DIALOGUES:
-    q_toks = tokenize(q)
-    a_toks = tokenize(a)
-    if q_toks and a_toks:
-        X_data.append(q_toks[0])
-        y_data.append(a_toks[0])
-    for i in range(len(a_toks)-1):
-        X_data.append(a_toks[i])
-        y_data.append(a_toks[i+1])
-
-X_data = torch.tensor(X_data, dtype=torch.long)
-y_data = torch.tensor(y_data, dtype=torch.long)
-
-print(f"📚 Всего примеров: {len(X_data)}")
-print(f"📖 Словарь: {vocab_size} слов")
-print(f"💬 Диалогов: {len(DIALOGUES)}")
-
-# ============ АНДРЕЙ ============
-class AndreyAI:
-    def __init__(self, bin_file='pytorch_model_00001.bin'):
-        self.bin_file = bin_file
-        self.memory = {
-            'user_name': None,
-            'chat_history': [],
-            'questions_asked': 0,
-            'epochs_trained': 0
-        }
-        self.model = None
-        self.load()
-    
-    def _get_state(self):
-        return {
-            'model_state': self.model.state_dict() if self.model else None,
-            'vocab_size': vocab_size,
-            'hidden_size': 512,
-            'num_layers': 3,
-            'embedding_dim': 128,
-            'word_to_idx': word_to_idx,
-            'idx_to_word': {str(k): v for k, v in idx_to_word.items()},
-            'memory': self.memory,
-            'version': '3.0',
-            'created': datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
-        }
-    
-    def _restore(self, data):
-        self.memory = data.get('memory', self.memory)
-        if data.get('model_state'):
-            self.model = AndreyBot(
-                vocab_size=data.get('vocab_size', vocab_size),
-                hidden_size=512,
-                num_layers=3,
-                embedding_dim=128
-            )
-            self.model.load_state_dict(data['model_state'])
-            self.model.eval()
-            return True
-        return False
-    
-    def load(self):
-        if os.path.exists(self.bin_file):
-            try:
-                data = torch.load(self.bin_file, map_location='cpu')
-                if self._restore(data):
-                    print(f"✅ Андрей загружен из {self.bin_file}")
-                    print(f"🧠 Обучен: {self.memory.get('epochs_trained', 0)} эпох")
-                    if self.memory.get('user_name'):
-                        print(f"👤 Привет, {self.memory['user_name']}!")
-                    return True
-            except Exception as e:
-                print(f"⚠️ Ошибка загрузки: {e}")
-        
-        print("📝 Создаю нового Андрея...")
-        self.model = AndreyBot()
-        self.model.eval()
-        return False
-    
-    def save(self):
-        torch.save(self._get_state(), self.bin_file)
-        size = os.path.getsize(self.bin_file) / 1024
-        print(f"✅ Сохранён: {self.bin_file} ({size:.1f} КБ)")
-    
-    def train(self, epochs=50):
-        print("="*60)
-        print(f"🧠 ОБУЧЕНИЕ АНДРЕЯ — {epochs} ЭПОХ")
-        print(f"📚 {len(DIALOGUES)} диалогов")
-        print(f"🧠 НЕЙРОНОВ: 512, СЛОЁВ: 3")
-        print("="*60 + "\n")
-        
-        criterion = nn.CrossEntropyLoss()
-        optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=0.001)
-        
-        for epoch in range(epochs):
-            total_loss = 0
-            idxs = list(range(len(X_data)))
-            random.shuffle(idxs)
-            for idx in idxs:
-                optimizer.zero_grad()
-                output = self.model(X_data[idx].item())
-                loss = criterion(output, y_data[idx].unsqueeze(0))
-                loss.backward()
-                optimizer.step()
-                total_loss += loss.item()
-            
-            if epoch % 10 == 0:
-                avg_loss = total_loss / len(X_data)
-                print(f"Эпоха {epoch:3d}/{epochs} | Потери: {avg_loss:.4f}")
-        
-        self.memory['epochs_trained'] = epochs
-        print("\n✅ Обучение готово!")
-        self.save()
-    
-    def generate(self, question, temperature=0.85, max_length=14):
-        q = question.lower()
-        
-        # Запоминаем имя
-        name_match = re.search(r'(меня зовут|я|зовут)\s+(\w+)', q)
-        if name_match:
-            name = name_match.group(2).capitalize()
-            self.memory['user_name'] = name
-            self.save()
-            answer = f"Приятно познакомиться, {name}! Я Андрей из OpenRussianAI 🤗"
-            return answer
-        
-        # Генерация через нейросеть
-        tokens = tokenize(q)
-        if not tokens:
-            return "."
-        
-        current = tokens[0]
-        response_tokens = []
-        
-        with torch.no_grad():
-            for _ in range(max_length):
-                logits = self.model(current)
-                probs = torch.softmax(logits[0] / temperature, dim=-1)
-                top_probs, top_idx = torch.topk(probs, min(6, vocab_size))
-                probs = top_probs / probs.sum()
-                current = top_idx[torch.multinomial(probs, 1)].item()
-                if current in [PAD, UNK]:
-                    continue
-                response_tokens.append(current)
-                if len(response_tokens) > max_length - 2:
-                    break
-        
-        return detokenize(response_tokens) if response_tokens else "."
-    
-    def chat(self):
-        print("="*60)
-        print("🤖 АНДРЕЙ v3.0 — 512 нейронов, 3 слоя")
-        print("📚 1000+ диалогов обучено")
-        print("="*60 + "\n")
-        
-        name = self.memory.get('user_name')
-        if name:
-            print(f"💚 Привет, {name}!")
-        
-        while True:
-            user = input("👤 Вы: ").strip().lower()
-            
-            if user in ['пока', 'выход', 'exit']:
-                print("🤖 Андрей: Пока! 👋")
-                self.save()
-                break
-            
-            if user == '/save':
-                self.save()
-                continue
-            
-            if not user:
-                continue
-            
-            answer = self.generate(user)
-            print(f"🤖 Андрей: {answer}\n")
-
-# ============ ЗАПУСК ============
-if __name__ == "__main__":
-    andrey = AndreyAI('pytorch_model_00001.bin')
-    
-    if andrey.model is None:
-        andrey.train(50)
-    
-    andrey.chat()