Update app.py

app.py

@@ -1,43 +1,40 @@
 import gradio as gr
-from huggingface_hub import InferenceClient
+#from huggingface_hub import InferenceClient
+import openai
+from markdown import markdown
+from markdownify import markdownify
+
+openai.base_url = "https://text.pollinations.ai/openai"
+openai.api_key = "aaa"
 
 """
 For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
 """
-client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
+#client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
 
 
 def respond(
     message,
     history: list[tuple[str, str]],
-    system_message,
     max_tokens,
     temperature,
     top_p,
 ):
+    system_message = """Привет! Ты должен рисовать и править рисунки по запросу пользователя. Для генерации ты должен написать промпт на английском для ИИ который будет генерировать картинку. Чтобы отобразить картинку в сообщении в месте где должна быть картинка напиши ![](https://image.pollinations.ai/prompt/{prompt}) где {prompt} Твой промпт. ГОВОРИ ПО-АНГЛИЙСКИ!"""
     messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
 
     for val in history:
         if val[0]:
             messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
         if val[1]:
-            messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
+            messages.append({"role": "assistant", "content": markdownify(val[1]}))
 
     messages.append({"role": "user", "content": message})
 
     response = ""
 
-    for message in client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        token = message.choices[0].delta.content
-
-        response += token
-        yield response
+    response = openai.chat.completions.create(messages=messages, model="openai").choices[0].message.content
+    return markdown(response)
 
 
 """
@@ -46,7 +43,6 @@ For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: h
 demo = gr.ChatInterface(
     respond,
     additional_inputs=[
-        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
         gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
         gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
         gr.Slider(