from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
import gradio as gr

# CodeT5 modelini yükle
model_name = "Salesforce/codet5-base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

# Kod üretme fonksiyonu
def generate_java_code(prompt):
    # Girdi metnini tokenize et
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True)
    # Modelden kod üret
    outputs = model.generate(
        inputs["input_ids"],
        max_length=150,  # Çıktı kodunun maksimum uzunluğu
        num_beams=4,     # Beam search ile daha kaliteli sonuçlar
        early_stopping=True
    )
    # Tokenize edilmiş çıktıyı kod olarak döndür
    code = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return code

# Gradio UI tasarımı
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("<h1 style='text-align: center;'>Java Kod Üretici (CodeT5)</h1>")
    prompt = gr.Textbox(label="Doğal Dil Girdisi", placeholder="Örnek: Write a Java program to find the larger of two numbers.")
    output_code = gr.Textbox(label="Üretilen Java Kodu", lines=10)
    btn = gr.Button("Kod Üret")
    btn.click(generate_java_code, inputs=prompt, outputs=output_code)

demo.launch()