Update app.py

app.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 import gradio as gr
 import torch
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
-from peft import PeftModel  # Thư viện PEFT để load Adapter
+from peft import PeftModel  # Load Adapter Model
 
 # Tên Base Model & Adapter Model
 base_model_name = "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct"
@@ -18,10 +18,9 @@ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_name)
 print("🔄 Đang tải Adapter Model...")
 model = PeftModel.from_pretrained(base_model, adapter_name)
 
-# Dùng pipeline để gọi mô hình (chạy trên CPU)
-text_generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device=-1)
+text_generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
 
-# Hàm sinh văn bản có thể chỉnh Temperature, Top-P, Top-K
+# Hàm sinh văn bản với các tham số điều chỉnh
 def generate_text(prompt, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=50, max_length=512):
     outputs = text_generator(
         prompt,
@@ -32,7 +31,7 @@ def generate_text(prompt, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=50, max_length=512):
     )
     return outputs[0]["generated_text"]
 
-# Giao diện Gradio với thanh trượt điều chỉnh
+# Giao diện Gradio với các thanh trượt điều chỉnh
 demo = gr.Interface(
     fn=generate_text,
     inputs=[