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README.md

@@ -1,13 +1,14 @@
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-title: Text Api
-emoji: 😻
-colorFrom: indigo
-colorTo: yellow
-sdk: gradio
-sdk_version: 5.32.1
-app_file: app.py
-pinned: false
-license: apache-2.0
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-
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+---
+title: 文本风格转换器
+emoji: 🗣️
+colorFrom: blue
+colorTo: green
+sdk: gradio
+sdk_version: 3.40.0
+app_file: app.py
+pinned: false
+---
+
+# 中文文本风格转换器
+
+这是一个将书面化、技术性文本转换为自然、口语化表达的语言风格转换模型，基于 yxccai/text-style-converter 微调模型实现。

app.py

@@ -0,0 +1,54 @@
+import gradio as gr
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+import torch
+
+# 模型名称（与你上传一致）
+model_name = "yxccai/text-style-converter"
+
+# 加载 tokenizer 和 model
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    torch_dtype=torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32,
+    device_map="auto"
+)
+
+# 构建推理函数
+def convert_style(input_text):
+    prompt = f"""以下是一个文本风格转换任务，请将书面化、技术性的输入文本转换为自然、口语化的表达方式。
+
+### 输入文本：
+{input_text}
+
+### 输出文本：
+"""
+
+    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
+    outputs = model.generate(
+        **inputs,
+        max_new_tokens=300,
+        temperature=0.7,
+        do_sample=True,
+        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
+    )
+    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    
+    # 提取输出部分
+    if "### 输出文本：" in response:
+        return response.split("### 输出文本：")[-1].strip()
+    return response.strip()
+
+# 构建界面
+iface = gr.Interface(
+    fn=convert_style,
+    inputs=gr.Textbox(label="输入书面化技术性文本"),
+    outputs=gr.Textbox(label="口语化转换结果"),
+    title="中文文本风格转换器",
+    description="将正式、技术性文本转换为自然、口语化表达的语言风格转换模型。",
+    examples=[
+        ["乙醇的检测方法包括酸碱度检查。"],
+        ["本品为薄膜衣片，除去包衣后显橙红色。"]
+    ]
+)
+
+iface.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+transformers>=4.30.0
+torch>=2.0.0
+gradio>=3.40.0