Update app.py

app.py

@@ -47,7 +47,6 @@ MAX_LEN = 25
 def tokenize(text):
     return [word_to_idx.get(w, UNK) for w in text.lower().split()]
 
-# Жесткая фильтрация спецтокенов при выводе
 def detokenize(tokens):
     words = []
     for t in tokens:
@@ -201,16 +200,16 @@ class AndreyAI:
             'num_layers': 2, 'dim_feedforward': 256,
             'word_to_idx': word_to_idx,
             'idx_to_word': {str(k): v for k, v in idx_to_word.items()},
-            'memory': self.memory, 'version': '11.0-No-ZeroGPU-Train',
+            'memory': self.memory, 'version': '11.1-CPU-Train-Fixed',
             'created': datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
         }
         torch.save(state, self.bin_file)
         print(f"✅ Сохранено .bin: {os.path.getsize(self.bin_file)/1024:.1f} КБ")
 
-    # ВАЖНО: Убран декоратор @spaces.GPU. Обучение идет мгновенно на CPU/GPU без очереди.
+    # ИСПРАВЛЕНИЕ: Явно указываем 'cpu', чтобы обойти блокировку ZeroGPU
     def train(self, epochs=50):
-        print(f"🚀 Обучение ({epochs} эпох) на доступном устройстве...")
-        device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
+        print(f"🚀 Обучение ({epochs} эпох) на CPU (быстро и без лимитов ZeroGPU)...")
+        device = torch.device('cpu') # <-- КЛЮЧЕВОЕ ИЗМЕНЕНИЕ
         self.model.to(device)
         self.model.train()
         
@@ -246,7 +245,6 @@ class AndreyAI:
                 print(f"Эпоха {epoch}/{epochs} | Loss: {total_loss/n_batches:.4f}")
         
         self.memory['epochs_trained'] += epochs
-        self.model.cpu()
         self.save_weights()
         return f"✅ Обучение завершено! Эпох: {self.memory['epochs_trained']}"
 
@@ -257,7 +255,7 @@ class AndreyAI:
             if q in q_clean or q_clean in q: return a
         return "Я пока учусь, но стараюсь понимать тебя."
 
-    # Генерация оставлена под @spaces.GPU для стабильности в среде Hugging Face
+    # Генерация ОСТАЕТСЯ под @spaces.GPU, так как это единственный способ использовать GPU в ZeroGPU
     @spaces.GPU(duration=10)
     def generate_tokens(self, question, history=None, temperature=0.3, max_length=15):
         device = torch.device('cuda')
@@ -265,8 +263,6 @@ class AndreyAI:
         self.model.eval()
         
         q = question.lower().strip()
-        
-        # Подаем на вход ТОЛЬКО текст пользователя, как при обучении
         ctx_tokens = tokenize(q)
         if not ctx_tokens: 
             self.model.cpu()
@@ -291,7 +287,6 @@ class AndreyAI:
                     _, next_token = torch.max(probs, dim=-1)
                     next_token = next_token.item()
                     
-                    # Защита от спецтокенов и зацикливания
                     if next_token in [PAD, UNK, START] or next_token == last_token:
                         break
                         
@@ -334,7 +329,7 @@ def start_training():
     return andrey.train(epochs=50)
 
 with gr.Blocks(title="Андрей AI") as demo:
-    gr.Markdown("# 🤖 Андрей AI (Оптимизированный)\n### Обучение без ZeroGPU, мгновенный стриминг")
+    gr.Markdown("# 🤖 Андрей AI (Оптимизированный)\n### Обучение на CPU (0 секунд лимита), генерация на ZeroGPU")
     
     chatbot = gr.Chatbot(height=400, label="Диалог")
     msg = gr.Textbox(label="Сообщение", placeholder="Напишите что-нибудь...")