Update app.py

app.py

@@ -1,64 +1,194 @@
 import gradio as gr
-from huggingface_hub import InferenceClient
+import os
+from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+import torch
 
-"""
-For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
-"""
-client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
-
-
-def respond(
-    message,
-    history: list[tuple[str, str]],
-    system_message,
-    max_tokens,
-    temperature,
-    top_p,
-):
-    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
+# Инициализация модели для русского языка
+model_name = "microsoft/DialoGPT-medium"  # Можно заменить на sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2
 
-    for val in history:
-        if val[0]:
-            messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
-        if val[1]:
-            messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
+# Загрузка модели и токенизатора
+try:
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
+    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
+except Exception as e:
+    print(f"Ошибка загрузки модели: {e}")
+    # Fallback на более простую модель
+    model_name = "gpt2"
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
 
-    messages.append({"role": "user", "content": message})
+# Системный промпт для образовательного чат-бота
+SYSTEM_PROMPT = """
+Ты - образовательный помощник преподавателя университета. Твоя задача:
+- Помогать студентам с учебными вопросами
+- Объяснять сложные концепции простым языком
+- Давать конструктивные советы по обучению
+- Быть терпеливым и поддерживающим
+- Отвечать на русском языке
 
-    response = ""
-
-    for message in client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        token = message.choices[0].delta.content
+Всегда:
+- Будь дружелюбным и профессиональным
+- Объясняй пошагово
+- Приводи примеры
+- Задавай уточняющие вопросы если нужно
+"""
 
-        response += token
-        yield response
+def format_prompt(message, history):
+    """Форматирование промпта с учетом истории"""
+    prompt = SYSTEM_PROMPT + "\n\n"
+    
+    # Добавляем историю разговора
+    for user_msg, bot_msg in history:
+        prompt += f"Студент: {user_msg}\nПреподаватель: {bot_msg}\n\n"
+    
+    prompt += f"Студент: {message}\nПреподаватель:"
+    return prompt
 
+def generate_response(message, history, temperature=0.7, max_length=200):
+    """Генерация ответа от модели"""
+    try:
+        # Форматируем промпт
+        prompt = format_prompt(message, history)
+        
+        # Токенизируем
+        inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt", max_length=1024, truncation=True)
+        
+        # Генерируем ответ
+        with torch.no_grad():
+            outputs = model.generate(
+                inputs,
+                max_length=inputs.shape[1] + max_length,
+                temperature=temperature,
+                do_sample=True,
+                pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
+                no_repeat_ngram_size=2,
+                top_p=0.9
+            )
+        
+        # Декодируем ответ
+        response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+        
+        # Извлекаем только новую часть ответа
+        response = response[len(prompt):].strip()
+        
+        # Очищаем ответ от лишних символов
+        response = response.split("Студент:")[0].strip()
+        
+        if not response:
+            response = "Извините, не могу сформулировать ответ. Попробуйте переформулировать вопрос."
+            
+        return response
+        
+    except Exception as e:
+        return f"Произошла ошибка: {str(e)}. Попробуйте еще раз."
 
-"""
-For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
-"""
-demo = gr.ChatInterface(
-    respond,
-    additional_inputs=[
-        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
-        gr.Slider(
-            minimum=0.1,
-            maximum=1.0,
-            value=0.95,
-            step=0.05,
-            label="Top-p (nucleus sampling)",
-        ),
-    ],
-)
+def chat_function(message, history, temperature, max_length):
+    """Основная функция чата"""
+    if not message.strip():
+        return history, ""
+    
+    # Генерируем ответ
+    response = generate_response(message, history, temperature, max_length)
+    
+    # Добавляем в историю
+    history.append((message, response))
+    
+    return history, ""
 
+# Создание интерфейса Gradio
+with gr.Blocks(
+    title="Образовательный чат-бот",
+    theme=gr.themes.Soft(primary_hue="blue"),
+    css="""
+    .gradio-container {
+        max-width: 800px !important;
+        margin: auto !important;
+    }
+    """
+) as demo:
+    
+    gr.HTML("""
+    <div style="text-align: center; margin-bottom: 20px;">
+        <h1>📚 Образовательный чат-бот</h1>
+        <p>Ваш персональный помощник для обучения</p>
+    </div>
+    """)
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=3):
+            chatbot = gr.Chatbot(
+                height=500,
+                placeholder="Привет! Я ваш образовательный помощник. Задайте мне любой вопрос по учебе!",
+                show_label=False
+            )
+            
+            with gr.Row():
+                message = gr.Textbox(
+                    placeholder="Введите ваш вопрос...",
+                    show_label=False,
+                    lines=2,
+                    scale=4
+                )
+                send_btn = gr.Button("Отправить", variant="primary", scale=1)
+        
+        with gr.Column(scale=1):
+            gr.HTML("<h3>⚙️ Настройки</h3>")
+            
+            temperature = gr.Slider(
+                minimum=0.1,
+                maximum=1.0,
+                value=0.7,
+                step=0.1,
+                label="Креативность",
+                info="Выше = более креативные ответы"
+            )
+            
+            max_length = gr.Slider(
+                minimum=50,
+                maximum=300,
+                value=200,
+                step=50,
+                label="Длина ответа",
+                info="Максимальная длина ответа"
+            )
+            
+            clear_btn = gr.Button("🗑️ Очистить чат", variant="secondary")
+            
+            gr.HTML("""
+            <div style="margin-top: 20px; padding: 10px; background-color: #f0f0f0; border-radius: 5px;">
+                <h4>💡 Примеры вопросов:</h4>
+                <ul>
+                    <li>Объясни теорему Пифагора</li>
+                    <li>Как решать квадратные уравнения?</li>
+                    <li>Что такое фотосинтез?</li>
+                    <li>Помоги с написанием эссе</li>
+                </ul>
+            </div>
+            """)
+    
+    # Обработчики событий
+    send_btn.click(
+        chat_function,
+        inputs=[message, chatbot, temperature, max_length],
+        outputs=[chatbot, message]
+    )
+    
+    message.submit(
+        chat_function,
+        inputs=[message, chatbot, temperature, max_length],
+        outputs=[chatbot, message]
+    )
+    
+    clear_btn.click(
+        lambda: ([], ""),
+        outputs=[chatbot, message]
+    )
 
+# Запуск приложения
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch(
+        share=False,
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7860
+    )