app.py

import os
import gradio as gr
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe = pipeline("text-generation", model="SakanaAI/DiscoPOP-zephyr-7b-gemma")
pipe(messages)

# 日本語モデルを指定
model_name = "SakanaAI/DiscoPOP-zephyr-7b-gemma"  # Sakana AIのモデル名を指定

# トークナイザーとパイプラインの設定
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
generator = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer, device=-1)  # device=-1はCPUを使用する設定

def generate_text(prompt, max_length):
    result = generator(prompt, max_length=max_length, num_return_sequences=1)
    return result[0]['generated_text']

iface = gr.Interface(
    fn=generate_text,
    inputs=[
        gr.Textbox(label="プロンプト", placeholder="ここに日本語のプロンプトを入力してください"),
        gr.Slider(minimum=10, maximum=200, value=50, step=1, label="最大長")
    ],
    outputs=gr.Textbox(label="生成されたテキスト")
)

iface.launch()