adjust generation time

app.py

@@ -60,16 +60,18 @@ print(f"Memory allocated: {torch.cuda.memory_allocated(device)/1e9:.2f} GB" if t
 print_system_resources()
 
 def clean_text(text):
-    """Clean generated text by removing non-alphabetic characters and normalizing spaces."""
+    """Normalize text by removing invalid characters and extra spaces."""
     text = re.sub(r'[^\w\s.,!?àáâãèéêìíòóôõùúýăđĩũơưạảấầẩẫậắằẳẵặẹẻẽếềểễệỉịọỏốồổỗộớờởỡợụủứừửữựỳỵỷỹ]', '', text)
     text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
     return text
 
-def generate_text(prompt, max_length=30, temperature=1.0, max_new_tokens=8, top_k=15):
+def generate_text(prompt, temperature=0.7, max_new_tokens=10):
     try:
         start_time = time.time()
         print_system_resources()
         # Log parameters
+        max_length = 50  # Fixed
+        top_k = 20       # Fixed
         print(f"Parameters: max_length={max_length}, temperature={temperature}, max_new_tokens={max_new_tokens}, top_k={top_k}")
         # Encode input with attention mask
         inputs = tokenizer(
@@ -90,7 +92,8 @@ def generate_text(prompt, max_length=30, temperature=1.0, max_new_tokens=8, top_
             do_sample=True,
             top_k=int(top_k),
             temperature=temperature,
-            pad_token_id=tokenizer.pad_token_id
+            pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
+            eos_token_id=tokenizer.encode('.')[0]  # Stop at period
         )
         generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
         print(f"Raw output: {generated_text}")
@@ -114,14 +117,12 @@ demo = gr.Interface(
             placeholder="Viết gì đó bằng tiếng Việt...",
             value="Hôm nay là một ngày đẹp trời"  # Default text
         ),
-        gr.Slider(20, 100, value=30, step=10, label="Độ dài tối đa (max_length)"),
-        gr.Slider(0.7, 1.5, value=1.0, step=0.1, label="Nhiệt độ (Temperature)"),
-        gr.Slider(1, 20, value=8, step=1, label="Số token mới tối đa (max_new_tokens)"),
-        gr.Slider(5, 50, value=15, step=5, label="Top K (top_k)")
+        gr.Slider(0.5, 1.5, value=0.7, step=0.1, label="Nhiệt độ (Temperature)"),
+        gr.Slider(5, 30, value=10, step=1, label="Số token mới tối đa (max_new_tokens)")
     ],
     outputs="text",
     title="Sinh văn bản tiếng Việt",
-    description="Dùng mô hình GPT-2 Vietnamese từ NlpHUST để sinh văn bản tiếng Việt. Điều chỉnh các tham số để tối ưu thời gian và chất lượng đầu ra.",
+    description="Dùng mô hình GPT-2 Vietnamese từ NlpHUST để sinh văn bản tiếng Việt. Điều chỉnh temperature và max_new_tokens để tối ưu thời gian và chất lượng đầu ra.",
     allow_flagging="never"
 )