Create app.py

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+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()