app.py

from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration
import torch
import gradio as gr
import json
import re

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cointegrated/rut5-base-multitask")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("cointegrated/rut5-base-multitask")

def generate_meta_tags(description):
    prompt = f"""
Сгенерируй SEO-метатеги для карточки товара на основе описания ниже.

Описание товара:
{description.strip()}

Требования:
- title: до 60 символов, цепляющий заголовок с ключевыми словами
- description: до 160 символов, краткое описание преимуществ

Формат вывода (строго JSON):
{{"title": "...", "description": "..."}}
"""
    
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True)
    
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(
            **inputs,
            max_new_tokens=200,
            do_sample=True,
            temperature=0.5,
            top_k=50,
            num_beams=3,
            eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
        )
    
    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    
    # Чистка и парсинг результата
    try:
        json_str = re.search(r'\{.*\}', generated_text, re.DOTALL).group()
        result = json.loads(json_str)
        return json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)
    except:
        # Фоллбэк, если модель ошибается
        title = re.sub(r'[^\w\s]', '', description)[:60]
        desc = re.sub(r'[^\w\s]', '', description)[:160]
        return json.dumps({"title": title, "description": desc}, ensure_ascii=False)

demo = gr.Interface(
    fn=generate_meta_tags,
    inputs=gr.Textbox(label="Описание товара", lines=5),
    outputs=gr.JSON(label="Мета-теги"),
    examples=[
        ["Смартфон Samsung Galaxy S23 с экраном 6.1\", 8 ГБ ОЗУ, 128 ГБ памяти, камерой 50 МП"],
        ["Электрическая зубная щётка Oral-B Pro 3 3000 с датчиком давления и 3 насадками"]
    ],
    title="Генератор SEO-метатегов для маркетплейсов"
)

demo.launch()