Create app.py

app.py

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+import gradio as gr
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+# LLaMA 3.3 8B Modell und Tokenizer laden
+model_name = "meta-llama/Llama-3.3-8B"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    device_map=None,  # Keine GPU-Zuweisung
+    torch_dtype="float32"  # Float32 für CPU
+)
+
+# Funktion für die Textgenerierung
+def generate_response(prompt):
+    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True)
+    outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=200, num_beams=5, early_stopping=True)
+    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+
+# Gradio-Interface erstellen
+interface = gr.Interface(
+    fn=generate_response,
+    inputs="text",
+    outputs="text",
+    title="LLaMA 3.3 8B Text Generator (CPU)",
+    description="Gib einen Text ein, und LLaMA 3.3 8B generiert eine Antwort."
+)
+
+# App starten
+if __name__ == "__main__":
+    interface.launch()