Update app.py

app.py

@@ -1,43 +1,26 @@
 import gradio as gr
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
-import torch
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 
-# Настройка 4-битной квантизации
-quantization_config = BitsAndBytesConfig(
-    load_in_4bit=True,  
-    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,  #
-    bnb_4bit_quant_type="nf4",  
-    bnb_4bit_use_double_quant=True 
-)
-
-# Загрузка модели и токенизатора
 model_name = "IlyaGusev/saiga_yandexgpt_8b"
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-    model_name,
-    quantization_config=quantization_config,
-    device_map="auto" 
-)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
 
-# Функция для генерации текста
 def generate_text(input_text):
-    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")  # Перенос на GPU
+    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
     outputs = model.generate(
         **inputs,
         max_new_tokens=300,  
         do_sample=True,      
-        temperature=0.7     
+        temperature=0.7      
     )
     return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
 
-# Создание интерфейса Gradio
 interface = gr.Interface(
     fn=generate_text,
     inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Введите ваш запрос..."),
     outputs="text",
-    title="Saiga YandexGPT 8B Demo (4-bit)",
-    description="Задайте вопрос модели Saiga YandexGPT 8B в 4-битной квантизации!"
+    title="Saiga YandexGPT 8B Demo",
+    description="Задайте вопрос модели Saiga YandexGPT 8B!"
 )
 
-# Запуск приложения
 interface.launch()