File size: 1,463 Bytes
ac2109e
a369dfd
 
ac2109e
28b84f1
 
 
 
 
 
 
 
 
ac2109e
28b84f1
65de657
28b84f1
 
1fb9909
28b84f1
 
 
1fb9909
28b84f1
 
 
ac2109e
 
 
 
 
 
73af1d0
ac2109e
 
73af1d0
 
 
ac2109e
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
import gradio as gr
import os
import requests

API_TOKEN = os.getenv("HF_READ_TOKEN")
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}

def gen(prompt, model='gpt'):
    if prompt == "" or prompt == None:
        return None

    if model == 'gpt':
        API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/openchat/openchat_3.5"
    
    payload = {
        "inputs": prompt
        }

    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
    if response.status_code != 200:
        print(f"Ошибка: Не удалось получить ответ. Статус ответа: {response.status_code}")
        print(f"Содержимое ответа: {response.text}")
        return f"Произошла ошибка ({response.text})"
    
    return response.json()


css = """
footer {visibility: hidden !important;}
"""

with gr.Blocks(css=css) as ui:
    with gr.Tab("Генерация"):
        with gr.Row():
            prompt = gr.Textbox(label="Prompt", lines=3)
    with gr.Tab("Параметры"):
        with gr.Row():
            gr.Markdown("## Скоро...")
        
    text_button = gr.Button("Генерация", variant='primary', elem_id="generate")
   
    text_output = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="Привет! Чем я могу вам помочь?")
    
    text_button.click(gen, inputs=[prompt], outputs=text_output)

                      

#end
ui.queue(api_open=False).launch()