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import gradio as gr
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from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForCausalLM
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import torch
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def haiku_generate():
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-
model_id = "rinna/japanese-gpt2-small"
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6 |
-
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id,use_fast=False,trust_remote_code=True)
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7 |
-
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
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-
model_id,
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9 |
-
device_map="auto",
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10 |
-
torch_dtype=torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32,
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11 |
-
low_cpu_mem_usage=True,
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12 |
-
trust_remote_code=True
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-
)
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-
model.eval()
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15 |
-
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16 |
prompt =("以下は五・七・五の形式で作られた日本語の川柳です:\n川柳:朝寝坊 言い訳考え また寝なおす\n川柳:財布見る まるで冷蔵庫 空っぽだ\n川柳:ダイエット 明日からって 五年目だ\n川柳:マスク取る 顔が誰だか わからない\n川柳:ため息が Wi-Fiよりも よく飛ぶよ\n川柳:")
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17 |
inputs = tokenizer(prompt,return_tensors="pt")
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18 |
if not torch.cuda.is_available():
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1 |
import gradio as gr
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2 |
from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForCausalLM
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3 |
import torch
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4 |
+
model_id = "rinna/japanese-gpt2-small"
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5 |
+
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id,use_fast=False,trust_remote_code=True)
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6 |
+
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
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7 |
+
model_id,
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8 |
+
device_map="auto",
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9 |
+
torch_dtype=torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32,
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10 |
+
low_cpu_mem_usage=True,
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+
trust_remote_code=True
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+
)
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+
model.eval()
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def haiku_generate():
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prompt =("以下は五・七・五の形式で作られた日本語の川柳です:\n川柳:朝寝坊 言い訳考え また寝なおす\n川柳:財布見る まるで冷蔵庫 空っぽだ\n川柳:ダイエット 明日からって 五年目だ\n川柳:マスク取る 顔が誰だか わからない\n川柳:ため息が Wi-Fiよりも よく飛ぶよ\n川柳:")
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16 |
inputs = tokenizer(prompt,return_tensors="pt")
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17 |
if not torch.cuda.is_available():
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