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app.py

@@ -0,0 +1,28 @@
+import gradio as gr
+import transformers
+from transformers import AutoModelWithLMHead, AutoTokenizer, pipeline
+from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model
+
+model = GPT2Model.from_pretrained('micrem73/GePpeTto-finetuned-gastro-finetuned-bolo')
+tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(
+    'LorenzoDeMattei/GePpeTto',
+)
+
+shroom_generator = pipeline("text-generation", model=AutoModelWithLMHead.from_pretrained('micrem73/GePpeTto-finetuned-gastro-micrem73/GePpeTto-finetuned-gastro-finetuned-bolo'),
+    tokenizer='LorenzoDeMattei/GePpeTto', 
+    do_sample=True,
+    max_length=100,
+    top_k=50,
+    top_p=0.95,
+    repetition_penalty=9.5,
+    temperature=1.0 )
+
+def generator(inizia_la_storia = ''):
+  shroom_result = shroom_generator(inizia_la_storia, max_length=520) 
+  return shroom_result[0]["generated_text"]
+
+
+blog_inputs = gr.Textbox(lines=1, value="Mi è piaciuto molto entrare al museo che si raggiunge tramite uno stretto vicolo ")
+
+iface = gr.Interface(fn=generator, inputs=blog_inputs, outputs="text")
+iface.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+torch
+transformers
+gradio