Update app.py

app.py

@@ -1,69 +1,65 @@
-# app.py  •  LegalEasyAI  •  v0.1‑fix
+# app.py  •  LegalEasyAI  •  v0.2  (без examples, с рабочим InferenceClient)
 import os
 import gradio as gr
 from huggingface_hub import InferenceClient
 
-# ──────────────────────────────────────────────
+# ──────────────────────────────────────────────────────────────
 # 1. Подключение к модели через Inference API
-# ──────────────────────────────────────────────
-MODEL_NAME = "HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta"   # можешь заменить
-HF_TOKEN   = os.getenv("HF_TOKEN")            # секрет из Settings → Secrets
+# ──────────────────────────────────────────────────────────────
+MODEL_NAME = "HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta"   # можно заменить, напр. на IlyaGusev/saiga_mistral_7b_lora
+HF_TOKEN   = os.getenv("HF_TOKEN")            # токен хранится в Settings → Secrets
 
 if HF_TOKEN is None:
     raise RuntimeError(
-        "Секрет HF_TOKEN не найден. Добавь его в Settings → Secrets."
+        "Секрет HF_TOKEN не найден. Добавь его в Settings → Secrets, иначе API ограничит запросы."
     )
 
-# ✔️  Главная правка здесь — убираем repo_id, передаём модель первым аргументом
-client = InferenceClient(MODEL_NAME, token=HF_TOKEN)
+client = InferenceClient(MODEL_NAME, token=HF_TOKEN)   # ✔️ актуальная сигнатура
 
-# ──────────────────────────────────────────────
-# 2. Генерация ответа (стриминг)
-# ──────────────────────────────────────────────
+# ──────────────────────────────────────────────────────────────
+# 2. Функция генерации ответа
+# ──────────────────────────────────────────────────────────────
 SYSTEM_PROMPT = (
     "Ты — LegalEasy AI, ассистент‑юрист по законодательству Республики Беларусь. "
     "Отвечай кратко и точно, ссылаясь на статьи и пункты НПА."
 )
 
 def respond(message, history, system_message, max_tokens, temperature, top_p):
-    messages = [{"role": "system", "content": system_message or SYSTEM_PROMPT}]
+    # собираем историю в формате OpenAI‑Chat
+    msgs = [{"role": "system", "content": system_message or SYSTEM_PROMPT}]
     for user_msg, bot_msg in history:
         if user_msg:
-            messages.append({"role": "user",      "content": user_msg})
+            msgs.append({"role": "user", "content": user_msg})
         if bot_msg:
-            messages.append({"role": "assistant", "content": bot_msg})
-    messages.append({"role": "user", "content": message})
+            msgs.append({"role": "assistant", "content": bot_msg})
+    msgs.append({"role": "user", "content": message})
 
     partial = ""
     for chunk in client.chat_completion(
-        messages=messages,
+        messages=msgs,
         max_tokens=max_tokens,
         stream=True,
         temperature=temperature,
         top_p=top_p,
     ):
-        token = chunk.choices[0].delta.content
+        token = chunk.choices[0].delta.content or ""
         partial += token
         yield partial
 
-# ──────────────────────────────────────────────
-# 3. Интерфейс Gradio
-# ──────────────────────────────────────────────
+# ──────────────────────────────────────────────────────────────
+# 3. Интерфейс Gradio (без параметра examples)
+# ──────────────────────────────────────────────────────────────
 demo = gr.ChatInterface(
     respond,
     additional_inputs=[
         gr.Textbox(value=SYSTEM_PROMPT,
                    label="System‑prompt (можно изменить)"),
-        gr.Slider(1, 2048, value=512, step=1,     label="Max new tokens"),
-        gr.Slider(0.1, 4.0,  value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
-        gr.Slider(0.1, 1.0,  value=0.95,step=0.05,label="Top‑p"),
+        gr.Slider(1,   2048, value=512, step=1,     label="Max new tokens"),
+        gr.Slider(0.1, 4.0,  value=0.7, step=0.1,   label="Temperature"),
+        gr.Slider(0.1, 1.0,  value=0.95,step=0.05,  label="Top‑p"),
     ],
     title="⚖️ LegalEasy AI — демо",
     description="Спроси о праве РБ. Модель: Zephyr‑7B (Inference API).",
-    examples=[
-        "Какой срок исковой давности для оспаривания брака?",
-        "Что означает принцип устойчивого водопользования?",
-    ],
 )
 
 if __name__ == "__main__":