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app.py

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 import gradio as gr
-from huggingface_hub import InferenceClient
-# Use a pipeline as a high-level helper
 from transformers import pipeline
 
-pipe = pipeline("text-generation", model="keita-origin/Da-1.0b")
-"""
-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")
+# モデルの読み込み
+generator = pipeline("text-generation", model="keita-origin/Da-1.0b")
 
-def generate_text(prompt):
-    result = pipe(prompt, max_length=100)
-    return result[0]["generated_text"]
-# Gradioインターフェイスを作成
-demo = gr.ChatInterface(fn=generate_text, inputs="text", outputs="text")
-demo.launch()
+# チャット履歴を保持する関数
+def chatbot(message, history):
+    history.append((message, ""))
+    response = generator(message, max_length=100)[0]["generated_text"]
+    history[-1] = (message, response)
+    return history
+
+# ChatGPT 風のインターフェース
+chatbot_ui = gr.ChatInterface(
+    chatbot,
+    title="AI Chatbot",
+    description="Hugging Face のモデルを使った対話型 AI",
+)
+
+# 実行
+chatbot_ui.launch()