Update README.md

README.md

@@ -1,40 +0,0 @@
-import gradio as gr
-from transformers import pipeline, set_seed
-
-# Model ve üretim ayarlarını yapılandırıyoruz.
-# İhtiyacınıza göre daha akademik, soru-cevap odaklı bir model tercih edebilirsiniz.
-generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')
-set_seed(42)
-
-def cevap_uret(sorgu):
-    """
-    Kullanıcının sorduğu soruya, akademik kaynaklara dayanarak
-    rehberlik edici cevaplar üretmeye çalışan fonksiyon.
-    """
-    # Modelin akademik ve rehberlik edici cevaplar vermesi için ön ek belirliyoruz.
-    prompt = (
-        "Aşağıdaki sorguya, özellikle çocuklar ve gençler için siber zorbalık ve internet kullanımı konularında "
-        "akademik kaynaklara dayalı, bilinçlendirici ve rehberlik edici bir cevap veriniz.\n\n"
-        f"Sorgu: {sorgu}\n\nCevap: "
-    )
-    # max_length ve diğer parametreleri ihtiyacınıza göre ayarlayabilirsiniz.
-    cevap = generator(prompt, max_length=250, num_return_sequences=1)[0]['generated_text']
-    # Cevapta prompt kısmını temizleyerek kullanıcıya sadece yanıtı döndürüyoruz.
-    temiz_cevap = cevap.split("Cevap:")[-1].strip()
-    return temiz_cevap
-
-# Gradio arayüzünü yapılandırıyoruz.
-arayeuz = gr.Interface(
-    fn=cevap_uret,
-    inputs=gr.inputs.Textbox(lines=5, label="Soru"),
-    outputs=gr.outputs.Textbox(label="Cevap"),
-    title="Siber Zorbalık Rehberi",
-    description=(
-        "Özellikle çocuklar ve gençler arasında artan internet kullanımı ile siber zorbalık vakalarına "
-        "karşı, akademik kaynaklara dayalı bilinçlendirme ve rehberlik sağlayan model."
-    )
-)
-
-if __name__ == "__main__":
-    # Lokal olarak çalıştırmak için; Huggingface'de paylaşmadan önce test edebilirsiniz.
-    arayeuz.launch()