app.py

import os
os.environ["HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER"] = "0"

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import gradio as gr
from fastapi import FastAPI
import uvicorn

# === Модель ===
model_id = "sberbank-ai/rugpt3medium_based_on_gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model.to(device)

context = (
    "Университет Иннополис был основан в 2012 году. "
    "Это современный вуз в России, специализирующийся на IT и робототехнике, "
    "расположенный в городе Иннополис, Татарстан.\n"
)

def respond(message, history=None):
    prompt = f"Прочитай текст и ответь на вопрос:\n\n{context}\n\nВопрос: {message}\nОтвет:"
    input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids.to(device)

    with torch.no_grad():
        output_ids = model.generate(
            input_ids,
            max_new_tokens=100,
            temperature=0.8,
            top_p=0.9,
            do_sample=True,
            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
        )

    output = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)

    if "Ответ:" in output:
        answer = output.split("Ответ:")[-1].strip()
    else:
        answer = output[len(prompt):].strip()

    return answer

# === Gradio интерфейс (обязательно должен быть `demo` для Hugging Face Spaces) ===
demo = gr.ChatInterface(fn=respond, title="Иннополис Бот")

# === FastAPI (опционально, если нужен API) ===
app = FastAPI()

@app.get("/health")
def health_check():
    return {"status": "OK"}

@app.post("/ask")
async def ask(question: str):
    return {"answer": respond(question)}

# === Если запускаем локально (не в Spaces) ===
if __name__ == "__main__":
    # Для локального теста с API
    app = gr.mount_gradio_app(app, demo, path="/")
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)