Update app.py

app.py

@@ -1,80 +1,60 @@
 import os
-import requests
 import gradio as gr
+from transformers import pipeline
 from datasets import load_dataset
 
-# --- Конфигурация ---
-HF_TOKEN = os.environ.get("HF_TOKEN")  # Из Secrets Spaces
-MODEL_NAME = "IlyaGusev/saiga_mistral_7b-lora"
-API_URL = f"https://api-inference.huggingface.co/models/{MODEL_NAME}"
-headers = {"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"}
-
-# --- Загрузка датасета ---
+# --- 1. Загрузка датасета клиентских обращений ---
 try:
-    dataset = load_dataset("sberbank-ai/ru_helpdesk", split="train[:50]")  # Первые 50 примеров
+    dataset = load_dataset("sberbank-ai/ru_helpdesk", split="train[:100]")  # 100 реальных обращений
     examples = [d["question"] for d in dataset]
 except:
     examples = [
-        "Мой заказ #12345 не прибыл вовремя",
-        "Как вернуть товар?",
-        "Проблема с оплатой на сайте"
+        "Мой заказ #12345 не пришел",
+        "Как оформить возврат?",
+        "Проблема с доступом в личный кабинет"
     ]
 
-# --- Функция генерации ответа ---
+# --- 2. Загрузка локальной модели (не требует API) ---
+model = pipeline(
+    "text-generation",
+    model="IlyaGusev/saiga_mistral_7b-lora",
+    device="cpu"  # Для GPU укажите device=0
+)
+
+# --- 3. Функция генерации ответа ---
 def generate_response(message, history):
-    prompt = f"""Ты - ИИ-ассистент поддержки. Ответь клиенту профессионально.
-Контекст: {history}
+    prompt = f"""Ты оператор поддержки. Ответь клиенту вежливо и по делу.
+    
+Диалог:
+{history}
 Клиент: {message}
-Ассистент:"""
+Оператор:"""
     
     try:
-        response = requests.post(
-            API_URL,
-            headers=headers,
-            json={
-                "inputs": prompt,
-                "parameters": {
-                    "max_new_tokens": 300,
-                    "temperature": 0.3  # Для меньшей креативности
-                }
-            }
+        response = model(
+            prompt,
+            max_new_tokens=200,
+            temperature=0.3,
+            do_sample=True
         )
-        return response.json()[0]["generated_text"].split("Ассистент:")[-1].strip()
+        return response[0]["generated_text"].split("Оператор:")[-1].strip()
     except Exception as e:
-        return f"⚠️ Ошибка: {str(e)}"
+        return f"Ошибка: {str(e)}"
 
-# --- Интерфейс Gradio ---
-theme = gr.themes.Default(
-    primary_hue="blue",
-    font=[gr.themes.GoogleFont("Noto Sans"), "sans-serif"]
-)
-
-with gr.Blocks(theme=theme) as demo:
-    gr.Markdown("""<center><h1>📞 Поддержка клиентов</h1></center>""")
+# --- 4. Интерфейс Gradio ---
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown("""<h1><center>📞 Поддержка клиентов (Русский)</center></h1>""")
     
     with gr.Row():
-        with gr.Column(scale=2):
-            chatbot = gr.Chatbot(height=400, bubble_full_width=False)
-            msg = gr.Textbox(label="Опишите проблему", placeholder="У меня проблема с...")
-            btn = gr.Button("Отправить", variant="primary")
+        with gr.Column():
+            chatbot = gr.Chatbot(height=350)
+            msg = gr.Textbox(label="Ваш запрос", placeholder="Опишите проблему...")
+            gr.Examples(examples, inputs=msg, label="Примеры вопросов")
         
-        with gr.Column(scale=1):
-            gr.Examples(
-                examples=examples,
-                inputs=msg,
-                label="Примеры обращений"
-            )
-            gr.Markdown("""
-            **Советы для клиентов:**
-            1. Указывайте номер заказа
-            2. Описывайте проблему подробно
-            3. Сохраняйте вежливый тон
-            """)
+        with gr.Column():
+            gr.Markdown("**Инструкция:**\n\n1. Укажите номер заказа\n2. Опишите проблему детально\n3. Сохраняйте спокойствие")
+            gr.Image("https://via.placeholder.com/300x200?text=Support+Logo")
 
-    btn.click(generate_response, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
     msg.submit(generate_response, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
 
-# --- Запуск ---
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(server_name="0.0.0.0")
-
+demo.launch()