Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -2,45 +2,51 @@ import streamlit as st
 from huggingface_hub import hf_hub_download
 from llama_cpp import Llama
 
-# Configurazione interfaccia
+# 1. Configurazione Interfaccia
 st.set_page_config(page_title="Limba Mentor", page_icon="🏴󠁩󠁴󠁳󠁡󠁿")
 
+# Se hai caricato un file chiamato 'logo.png' nella stessa cartella, togli il '#' qui sotto
+# st.image("src/logo.png", width=120)
+
 st.title("Limba Mentor 🏴󠁩󠁴󠁳󠁡󠁿")
 st.markdown("### Su mentore tuo in limba sarda")
 
-# 2. Scarica e carica il modello dal tuo profilo FPll
+# 2. Caricamento del Modello GGUF
 @st.cache_resource
 def load_model():
-    # IMPORTANTE: controlla se il file nel tuo repo si chiama davvero così
-    # Se no, cambia 'unsloth.Q4_K_M.gguf' con il nome esatto che vedi su HF
     try:
+        # Scarica il file specifico dal tuo profilo
         model_path = hf_hub_download(
             repo_id="FPll/limba-mentor-llama3-gguf", 
-            filename="unsloth.Q4_K_M.gguf" 
+            filename="Meta-Llama-3.1-8B.Q4_K_M.gguf" 
         )
+        # n_threads=2 è il limite ottimale per l'hardware gratuito di HF
         return Llama(model_path=model_path, n_ctx=2048, n_threads=2)
     except Exception as e:
-        st.error(f"Errore nel download del modello: {e}")
+        st.error(f"Errore nel caricamento del modello: {e}")
         return None
 
-with st.spinner("Sto pensando..."):
+with st.spinner("Sto caricando il cervello di Limba..."):
     llm = load_model()
 
-# 3. Gestione della chat
+# 3. Gestione della Chat
 if "messages" not in st.session_state:
     st.session_state.messages = []
 
+# Mostra i messaggi della conversazione corrente
 for message in st.session_state.messages:
     with st.chat_message(message["role"]):
         st.markdown(message["content"])
 
+# Input dell'utente
 if prompt := st.chat_input("Iscrie inoghe..."):
     st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
     with st.chat_message("user"):
         st.markdown(prompt)
 
+    # Generazione della risposta dell'AI
     with st.chat_message("assistant"):
-        # Formattazione per Llama 3
+        # Formattazione prompt per Llama 3.1
         full_prompt = f"### Istruzione:\n{prompt}\n\n### Risposta:\n"
         
         if llm:
@@ -54,4 +60,4 @@ if prompt := st.chat_input("Iscrie inoghe..."):
             st.markdown(answer)
             st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": answer})
         else:
-            st.error("Modello non caricato. Controlla il nome del file GGUF.")
+            st.error("Il modello non è stato caricato correttamente.")