Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+import streamlit as st
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+import torch
+
+# Загрузка модели и токенизатора
+model_name = "FractalGPT/RuQwen2.5-3B-Instruct-AWQ"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")
+
+# Функция для генерации ответа
+def generate_response(prompt):
+    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
+    outputs = model.generate(inputs.input_ids, max_length=512, do_sample=True, top_p=0.95, top_k=60)
+    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    return response
+
+# Настройка интерфейса Streamlit
+st.title("Чатбот с FractalGPT/RuQwen2.5-3B-Instruct-AWQ")
+
+# Инициализация истории чата
+if "messages" not in st.session_state:
+    st.session_state.messages = []
+
+# Отображение истории чата
+for message in st.session_state.messages:
+    with st.chat_message(message["role"]):
+        st.markdown(message["content"])
+
+# Обработка ввода пользователя
+if prompt := st.chat_input("Введите ваше сообщение..."):
+    # Добавление сообщения пользователя в историю
+    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
+    with st.chat_message("user"):
+        st.markdown(prompt)
+
+    # Генерация ответа модели
+    with st.chat_message("assistant"):
+        response = generate_response(prompt)
+        st.markdown(response)
+    
+    # Добавление ответа модели в историю
+    st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response})