Update gpt.py

gpt.py

@@ -15,10 +15,6 @@ model.load_state_dict(torch.load('modelgpt.pt', map_location=torch.device('cpu')
 
 col1, col2 = st.columns([7, 7])
 
-with col2:
-
-    prompt = st.text_input('Введите текст prompt:')
-
 with col1:
 
     length = st.slider('Длина генерируемой последовательности:', 8, 256, 15)
@@ -27,23 +23,25 @@ with col1:
     top_k = st.slider('Количество наиболее вероятных слов генерации:', 10, 200, 50)
     top_p = st.slider('Минимальная суммарная вероятность топовых слов:', 0.4, 1.0, 0.9)
 
+with col2:
 
+    prompt = st.text_input('Введите текст prompt:')
 
-if st.button('Сгенерировать текст'):
-    
-    with torch.inference_mode():
-        prompt = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
-        out = model.generate(
-            input_ids=prompt,
-            max_length=length,
-            num_beams=5,
-            do_sample=True,
-            temperature=temperature,
-            top_k=top_k,
-            top_p=top_p,
-            no_repeat_ngram_size=3,
-            num_return_sequences=num_samples,
-            ).cpu().numpy()
-        for i, out_ in enumerate(out):
-            st.write(f'Текст {i+1}:')
-            st.write(textwrap.fill(tokenizer.decode(out_), 100))
+    if st.button('Сгенерировать текст'):
+        
+        with torch.inference_mode():
+            prompt = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
+            out = model.generate(
+                input_ids=prompt,
+                max_length=length,
+                num_beams=5,
+                do_sample=True,
+                temperature=temperature,
+                top_k=top_k,
+                top_p=top_p,
+                no_repeat_ngram_size=3,
+                num_return_sequences=num_samples,
+                ).cpu().numpy()
+            for i, out_ in enumerate(out):
+                st.write(f'Текст {i+1}:')
+                st.write(textwrap.fill(tokenizer.decode(out_), 100))