app.py

import gradio as gr
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

MODEL_NAME = "Mattimax/DACMini-IT"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME).to(device)

def chat_fn(message, history):
    inputs = tokenizer(message, return_tensors="pt").to(device)
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(
            **inputs,
            max_new_tokens=150,
            do_sample=True,
            top_p=0.9,
            temperature=0.7
        )
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return response

demo = gr.ChatInterface(
    fn=chat_fn,
    title="💬 Demo DACMini-IT",
    description="Una semplice demo del modello italiano DACMini-IT. Scrivi un messaggio e il modello risponde.",
    theme="soft",
    examples=[
        "Ciao, come stai?",
        "Raccontami una curiosità sulla lingua italiana.",
        "Scrivi una breve poesia."
    ],
    retry_btn="🔄 Riprova",
    undo_btn="↩️ Annulla",
    clear_btn="🗑️ Pulisci chat"
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()