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-import gradio as gr
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
-import torch
-
-model_name = "yxccai/text-style-converter"
-
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
-
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-    model_name,
-    torch_dtype=torch.float32,
-    device_map="auto",
-    low_cpu_mem_usage=True
-)
-
-def convert_style(input_text):
-    prompt = f"""以下是一个文本风格转换任务，请将书面化、技术性的输入文本转换为自然、口语化的表达方式。
-
-### 输入文本：
-{input_text}
-
-### 输出文本：
-"""
-    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
-    outputs = model.generate(
-        **inputs,
-        max_new_tokens=300,
-        temperature=0.7,
-        do_sample=True,
-        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
-    )
-    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
-    if "### 输出文本：" in response:
-        return response.split("### 输出文本：")[-1].strip()
-    return response.strip()
-
-iface = gr.Interface(
-    fn=convert_style,
-    inputs=gr.Textbox(label="输入书面化技术性文本"),
-    outputs=gr.Textbox(label="口语化转换结果"),
-    title="中文文本风格转换器",
-    description="将正式、技术性文本转换为自然、口语化表达的语言风格转换模型。"
-)
-
-iface.launch()