Rooni commited on
Commit
049d3ce
·
1 Parent(s): d24b189

Update app.py

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. app.py +29 -18
app.py CHANGED
@@ -1,32 +1,43 @@
1
- import gradio as gr
2
- import openai
3
  import os
 
 
4
 
5
- # Установите свои учетные данные API от OpenAI
6
  openai.api_key = os.getenv("API_KEY")
7
 
8
- # Установите базовый URL
9
- base_url = os.getenv("BASE_URL")
 
 
 
 
 
10
 
11
- def generate_solution(prompt):
12
- # Используйте GPT-3.5-turbo для генерации решения
13
  response = openai.Completion.create(
14
- engine="text-davinci-003", # Выберите движок, поддерживающий GPT-3.5-turbo
15
- prompt=prompt,
16
- max_tokens=150 # Установите максимальное количество токенов в ответе
 
17
  )
18
- return response.choices[0].text.strip()
19
 
20
- # Определите интерфейс Gradio
 
 
 
 
 
21
  iface = gr.Interface(
22
  fn=generate_solution,
23
- inputs=gr.Textbox(), # Ввод текста
24
- outputs=gr.Textbox(), # Вывод текста
 
 
 
25
  live=True,
26
- theme="huggingface", # Используйте тему Hugging Face
27
- title="GPT-3.5-turbo Решение Генератор",
28
- description="Загрузите фото, введите промпт и нажмите на кнопку 'Решить' для генерации решения.",
29
  )
30
 
31
- # Запустите приложение Gradio
32
  iface.launch(share=True)
 
1
+ # app.py
 
2
  import os
3
+ import gradio as gr
4
+ from openai import GPT
5
 
6
+ # Установка ключа API OpenAI
7
  openai.api_key = os.getenv("API_KEY")
8
 
9
+ # Функция для генерации решения с использованием GPT-3.5-turbo
10
+ def generate_solution(prompt, image):
11
+ # Ваша логика обработки изображения и текста перед отправкой модели
12
+ # Здесь должен быть ваш код для обработки изображения и текста
13
+
14
+ # Пример: конкатенация текста и описания изображения
15
+ input_text = f"{prompt} {image}"
16
 
17
+ # Запрос к модели GPT-3.5-turbo
 
18
  response = openai.Completion.create(
19
+ engine="text-davinci-003", # Выбор движка GPT
20
+ prompt=input_text,
21
+ max_tokens=150, # Максимальное количество токенов в ответе
22
+ n=1, # Количество ответов, которые вы хотите получить
23
  )
 
24
 
25
+ # Извлечение сгенерированного текста из ответа модели
26
+ generated_text = response["choices"][0]["text"]
27
+
28
+ return generated_text
29
+
30
+ # Определение интерфейса Gradio
31
  iface = gr.Interface(
32
  fn=generate_solution,
33
+ inputs=[
34
+ gr.Textbox("Введите описание задачи", default=""),
35
+ gr.Image("file", type="pil", label="Загрузите изображение"),
36
+ ],
37
+ outputs=gr.Textbox("Решение задачи", default=""),
38
  live=True,
39
+ theme="huggingface",
 
 
40
  )
41
 
42
+ # Запуск приложения Gradio
43
  iface.launch(share=True)