Create main.py

main.py

@@ -0,0 +1,33 @@
+import gradio as gr
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+import torch
+
+model_name = "LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    trust_remote_code=True,
+    torch_dtype=torch.float16,
+    device_map="auto"
+)
+
+def translate_jp_to_th(text):
+    messages = [
+        {"role": "system", "content": "คุณคือนักแปลมังงะ แปลญี่ปุ่นเป็นไทยธรรมชาติ ส่งคืนเฉพาะข้อความไทยเท่านั้น"},
+        {"role": "user", "content": text}
+    ]
+    inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
+    output = model.generate(inputs, max_new_tokens=100, temperature=0.7, do_sample=True)
+    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
+    # ตัดส่วน prompt ออก เหลือแต่ output
+    return response.split("assistant")[-1].strip() if "assistant" in response else response.strip()
+
+demo = gr.Interface(
+    fn=translate_jp_to_th,
+    inputs=gr.Textbox(label="ใส่ข้อความญี่ปุ่น (เช่น くそっ！逃げろ！！)"),
+    outputs=gr.Textbox(label="แปลเป็นไทย"),
+    title="Japanese to Thai Manga Translator (LFM2.5-1.2B-Instruct)",
+    description="ทดสอบแปลมังงะญี่ปุ่น → ไทย ด้วย LiquidAI LFM2.5-1.2B-Instruct"
+)
+
+demo.launch()