Update app.py

app.py

@@ -2,21 +2,25 @@ import gradio as gr
 import torch
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
-# Kullanacağımız modelin adı\ nMODEL_NAME = "gorkemgoknar/gpt2-small-turkish"
+# Kullanacağımız modelin adı
+MODEL_NAME = "gorkemgoknar/gpt2-small-turkish"
 
+# Cihaz ayarı: GPU varsa cuda, yoksa CPU
 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
+
 # Tokenizer ve modeli yükle, cihaza taşı
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME).to(device)
+model     = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME).to(device)
 
-# Sistem mesajı ile asistanın tonunu belirle\ nSYSTEM_PROMPT = (
+# Sistem mesajı ile asistanın tonunu belirle
+SYSTEM_PROMPT = (
     "Sen Türkçe konuşan, nazik ve açıklayıcı bir yapay zeka asistanısın. "
-    "Gereksiz tekrar yapmadan, kısa ve net şekilde cevap ver."  
+    "Gereksiz tekrar yapmadan, kısa ve net şekilde cevap ver."
 )
 
 def respond(user_input: str) -> str:
     # Prompt’u oluştur: sistem mesajı + kullanıcı girişi
-    prompt = SYSTEM_PROMPT + f"Kullanıcı: {user_input}\nAsistan:"
+    prompt = SYSTEM_PROMPT + f"\nKullanıcı: {user_input}\nAsistan:"
     inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)
 
     # Yanıt üretimi: tekrarı azalt ve beam search kullan
@@ -48,4 +52,4 @@ demo = gr.Interface(
 )
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch()