File size: 943 Bytes
e023430 b1e9a28 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 |
import gradio as gr
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# Hugging Face üzerinde eğittiğiniz modeli ve tokenizer'ı yükleyin
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("your-huggingface-username/lora_model")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your-huggingface-username/lora_model")
# Inference fonksiyonunu tanımlama
def generate_response(user_input):
inputs = tokenizer(user_input, return_tensors="pt").input_ids
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=128, do_sample=True)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return response
# Gradio arayüzü tanımlama
interface = gr.Interface(fn=generate_response, inputs="text", outputs="text",
title="CIED Yönetimi İçin Model",
description="Bir klinik durumu değerlendirin ve modelin önerilerini alın.")
# Arayüzü çalıştırma
interface.launch() |