Update app.py

app.py

@@ -0,0 +1,109 @@
+import streamlit as st
+import os
+import torch
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+# ================ Конфигурация страницы ================
+st.set_page_config(page_title="Генератор отзывов", initial_sidebar_state="expanded")
+st.title("Генератор отзывов на основе ИИ")
+st.write("Создавайте текстовые отзывы с помощью нейросети на основе категорий, рейтинга и ключевых слов.")
+st.sidebar.title("Параметры генерации")
+
+# ================ Загрузка модели ================
+@st.cache_resource
+def load_model():
+    """Загружает модель и токенизатор из локальной директории."""
+    model_path = "./model"
+    if not os.path.exists(model_path):
+        st.error(f"Модель не найдена по пути {model_path}. Проверьте путь.")
+        st.stop()
+    try:
+        with st.spinner("Загрузка модели..."):
+            model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
+            tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
+        return model, tokenizer
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Ошибка при загрузке модели: {e}")
+        st.stop()
+
+# ================ Параметры генерации ================
+def get_generation_params():
+    """Получает параметры для генерации текста из боковой панели."""
+    params = {
+        "max_length": st.sidebar.slider("Максимальная длина", 50, 300, 200),
+        "num_return_sequences": st.sidebar.number_input("Количество вариантов", 1, 5, 3),
+        "temperature": st.sidebar.slider("Температура", 0.01, 2.0, 0.9, 0.05),
+        "top_p": st.sidebar.slider("Top-p", 0.01, 1.0, 0.95, 0.05),
+        "top_k": st.sidebar.number_input("Top-k", 1, 100, 60),
+        "do_sample": st.sidebar.checkbox("Случайная выборка", value=True),
+        "no_repeat_ngram_size": st.sidebar.number_input("Размер n-грамм", 1, 10, 2),
+    }
+    return params
+
+# ================ Генерация текста ================
+def generate_text(model, tokenizer, prompt, params):
+    """Генерирует текст с использованием модели и заданных параметров."""
+    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
+
+    if params["num_return_sequences"] > 1 and not params["do_sample"]:
+        st.warning("Для генерации нескольких текстов активирована случайная выборка.")
+        params["do_sample"] = True
+
+    with torch.no_grad():
+        outputs = model.generate(
+            input_ids=input_ids,
+            max_length=params["max_length"],
+            temperature=params["temperature"],
+            top_p=params["top_p"],
+            top_k=params["top_k"],
+            do_sample=params["do_sample"],
+            no_repeat_ngram_size=params["no_repeat_ngram_size"],
+            num_return_sequences=params["num_return_sequences"],
+            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
+        )
+    return [tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True) for output in outputs]
+
+# ================ Форматирование текста ================
+def format_text(text):
+    """Добавляет заглавные буквы и точки для улучшения читаемости."""
+    sentences = text.split(". ")
+    formatted = [s.capitalize().strip() + "." if not s.endswith(".") else s.capitalize().strip() for s in sentences if s]
+    return " ".join(formatted)
+
+# ================ Основное приложение ================
+def main():
+    st.sidebar.subheader("Параметры генерации текста")
+    model, tokenizer = load_model()
+    params = get_generation_params()
+
+    # Поля ввода данных
+    categories = ["Кафе", "Ресторан", "Кондитерская", "Парк", "Музей", "Отель", "Магазин"]
+    category = st.selectbox("Категория:", categories)
+    custom_category = st.text_input("Или введите свою категорию:")
+    category = custom_category if custom_category else category
+    rating = st.slider("Рейтинг", 1, 5, 5)
+    key_words = st.text_input("Ключевые слова (через запятую)", "десерт, торт, вкусно")
+
+    # Генерация текста
+    if st.button("Сгенерировать"):
+        if not category or not key_words:
+            st.warning("Пожалуйста, заполните все поля.")
+            return
+
+        input_prompt = f"Напиши отзыв для заведения. Категория: {category}. Рейтинг: {rating} из 5. Включи ключевые слова: {key_words}. Отзыв:"
+        st.info("Генерация текстов...")
+
+        try:
+            generated_texts = generate_text(model, tokenizer, input_prompt, params)
+            for i, text in enumerate(generated_texts):
+                st.subheader(f"Вариант {i + 1}")
+                st.write(format_text(text))
+
+            # Скачать все результаты
+            all_texts = "\n\n".join([f"Вариант {i + 1}:\n{text}" for i, text in enumerate(generated_texts)])
+            st.download_button("Скачать отзывы", all_texts, file_name="generated_reviews.txt", mime="text/plain")
+        except Exception as e:
+            st.error(f"Ошибка генерации текста: {e}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()