Update app.py

app.py

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-from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer, pipeline
+from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
+import gradio as gr
 
-# 使用緩存加速載入
-model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2", cache_dir="./model_cache")
-tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2", cache_dir="./model_cache")
+# Load the pre-trained GPT2 model and tokenizer
+model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
+tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
 
 # 設置填充標記 ID
 tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
@@ -29,7 +30,49 @@ def generate_command(prompt, max_length=100):
     
     return command
 
-# 使用示例
-prompt = "刪除一個文件"
-generated_command = generate_command(prompt)
-print(generated_command)
+def predict(input_text):
+    output = generate_command(input_text)
+    return output
+
+iface = gr.Interface(
+    fn=predict,
+    inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="請輸入你的指令生成提示..."),
+    outputs="text",
+    title="使用 GPT2 生成指令",
+    description="根據你的中文輸入提示生成 Bash 指令。"
+)
+
+iface.launch()
+```
+
+### 使用示例
+
+1. **生成文件操作指令**：
+   ```python
+   prompt = "刪除一個文件"
+   generated_command = generate_command(prompt)
+   print(generated_command)
+   ```
+
+   可能的輸出：
+   ```
+   rm filename.txt
+   ```
+
+2. **生成網絡操作指令**：
+   ```python
+   prompt = "從URL下載一個文件"
+   generated_command = generate_command(prompt)
+   print(generated_command)
+   ```
+
+   可能的輸出：
+   ```
+   wget https://example.com/file.txt
+   ```
+
+3. **生成系統管理指令**：
+   ```python
+   prompt = "檢查系統記憶體使用情況"
+   generated_command = generate_command(prompt)
+   print(generated_command)