Update app.py

app.py

@@ -9,13 +9,11 @@ model_id = "AxisCommunity/OrionZetAI_1.0V"
 print("Загрузка токенизатора...")
 tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_id)
 
-print("Проверка файлов модели в облаке...")
-# Скачиваем конфигурационные файлы локально в контейнер
+print("Проверка файлов модели OrionPax в облаке...")
 config_path = hf_hub_download(repo_id=model_id, filename="config.json")
 local_dir = os.path.dirname(config_path)
 
-# Проверяем, под каким именем лежит файл весов, и делаем копию со стандартным именем
-# Это обманет библиотеку transformers и заставит её прочитать модель!
+# Проверяем файлы весов и делаем линк
 possible_files = ["orion_model.safetensors", "model.safetensors"]
 for f in possible_files:
     try:
@@ -28,8 +26,7 @@ for f in possible_files:
     except Exception:
         continue
 
-print("Загрузка модели в память...")
-# Теперь transformers увидит идеальную структуру папки и запустится
+print("Загрузка OrionPax в память сервера...")
 model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(
     local_dir,
     torch_dtype=torch.float16,
@@ -38,7 +35,7 @@ model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(
 
 def generate(text):
     if not text.strip():
-        return "Введи запрос..."
+        return "Введи запрос для OrionPax..."
         
     inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)
     
@@ -52,12 +49,12 @@ def generate(text):
         
     return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
 
-# Интерфейс Gradio
+# Интерфейс Gradio с новым крутым названием!
 demo = gr.Interface(
     fn=generate, 
-    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="Напиши что-нибудь Orion Zet..."), 
+    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="Напиши что-нибудь OrionPax..."), 
     outputs="text", 
-    title="Orion Zet AI Cloud 1.0V"
+    title="OrionPax AI Cloud 1.0V"  # <-- Твое новое имя проекта!
 )
 
 demo.launch()