Update app.py
Browse files
app.py
CHANGED
@@ -3,7 +3,7 @@ import pdfplumber
|
|
3 |
import docx
|
4 |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
|
5 |
|
6 |
-
st.title("
|
7 |
|
8 |
# Előző beszélgetések tárolása session state-ben
|
9 |
if "previous_conversations" not in st.session_state:
|
@@ -23,10 +23,10 @@ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(generator_name, trust_remote_code=T
|
|
23 |
# Definiáljuk a válaszgeneráló függvényt
|
24 |
def generate_response(input_text, tokenizer, model):
|
25 |
# Tokenizálás
|
26 |
-
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt", max_length=
|
27 |
|
28 |
# Modell használata a válasz generálásához
|
29 |
-
output = model.generate(input_ids, max_length=
|
30 |
|
31 |
# Decoding és válasz visszaadása
|
32 |
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
|
|
|
3 |
import docx
|
4 |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
|
5 |
|
6 |
+
st.title("Jai")
|
7 |
|
8 |
# Előző beszélgetések tárolása session state-ben
|
9 |
if "previous_conversations" not in st.session_state:
|
|
|
23 |
# Definiáljuk a válaszgeneráló függvényt
|
24 |
def generate_response(input_text, tokenizer, model):
|
25 |
# Tokenizálás
|
26 |
+
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt", max_length=512)
|
27 |
|
28 |
# Modell használata a válasz generálásához
|
29 |
+
output = model.generate(input_ids, max_length=512, num_return_sequences=1, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
|
30 |
|
31 |
# Decoding és válasz visszaadása
|
32 |
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
|