Starchik1 commited on
Commit
cdaef13
·
verified ·
1 Parent(s): 9ce3a8a

Update app.py

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. app.py +29 -23
app.py CHANGED
@@ -1,31 +1,37 @@
1
- import gradio as gr
2
- from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
3
 
4
- # Загрузка модели и токенизатора
5
  model_name = "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3"
 
 
6
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
7
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
8
 
9
- # Функция для анализа фьючерсов
10
- def analyze_futures(crypto_pair):
11
- input_text = f"Provide an analysis of the futures market for {crypto_pair}."
12
- inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
13
-
14
- # Генерация ответа
 
 
15
  with torch.no_grad():
16
- output = model.generate(**inputs, max_length=150)
17
-
18
- response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
19
- return response
 
20
 
21
- # Создание интерфейса с помощью Gradio
22
- interface = gr.Interface(
23
- fn=analyze_futures,
24
- inputs=gr.Textbox(label="Crypto Pair", placeholder="Enter crypto pair (e.g., BNBUSDT, BTCUSDT)"),
25
- outputs="text",
26
- title="Futures Market Analysis",
27
- description="Enter a crypto pair to get an analysis of its futures market."
28
- )
29
 
30
- # Запуск интерфейса
31
- interface.launch()
 
 
1
+ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
2
+ import torch
3
 
4
+ # Укажите имя модели
5
  model_name = "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3"
6
+
7
+ # Загружаем токенизатор и модель
8
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
9
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
10
 
11
+ # Функция для генерации пояснений по фьючерсам
12
+ def generate_explanation(future_symbol):
13
+ prompt = f"Объясните, как работает фьючерсный контракт на {future_symbol} и какие факторы влияют на его цену."
14
+
15
+ # Токенизируем ввод
16
+ inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
17
+
18
+ # Генерируем текст
19
  with torch.no_grad():
20
+ outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
21
+
22
+ # Декодируем результат
23
+ explanation = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
24
+ return explanation
25
 
26
+ # Пример использования
27
+ future_symbols = [
28
+ "BNBUSDT", "BTCUSDT", "ETHUSDT", "SOLUSDT",
29
+ "DOGEUSDT", "ADAUSDT", "LTCUSDT", "ARKMUSDT",
30
+ "ORDIUSDT", "AVAXUSDT", "TONUSDT", "MANAUSDT",
31
+ "SUIUSDT", "NEIROUSDT", "EOSUSDT", "DOGSUSDT",
32
+ "WLDUSDT", "TRXUSDT", "ZKUSDT", "EIGENUSDT"
33
+ ]
34
 
35
+ for symbol in future_symbols:
36
+ explanation = generate_explanation(symbol)
37
+ print(f"Фьючерсный контракт на {symbol}:\n{explanation}\n")