Update app.py

app.py

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 import streamlit as st
 from transformers import pipeline, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel, MT5Model, AutoModelForSeq2SeqLM
 
-
-# Imposta una chiave di sessione per il testo input, così possiamo aggiornarlo
-if "input_text_value" not in st.session_state:
-    st.session_state["input_text_value"] = "Gli italiani perdono le partite di calcio come se <mask> e perdono le guerre come se fossero partite di calcio"
-if "input_text_value_correct" not in st.session_state:    
-    st.session_state["input_text_value_correct"] = "fossero guerre"
-
 # Frasi di esempio
 examples = [
     "Caesar in Gallia bellum gessit. <mask> instructae erant, sed subito",
@@ -24,6 +17,12 @@ examples_correct = [
     "fossero guerre"
 ]
 
+# Imposta una chiave di sessione per il testo input, così possiamo aggiornarlo
+if "input_text_value" not in st.session_state:
+    st.session_state["input_text_value"] = examples[0]
+if "input_text_value_correct" not in st.session_state:    
+    st.session_state["input_text_value_correct"] = examples_correct[0]
+
 st.title("Completamento di frasi in testi Latino Antico")
 
 st.write("Esempi di testo (clicca sul bottone per copiare la frase nel campo di input):")
@@ -51,7 +50,7 @@ input_text = st.text_area(
 #model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("Cicciokr/GPT2-Latin-GenText")
 #tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("Cicciokr/GPT2-Latin-GenText")
 #model_name = "morenolq/bart-it"
-model_name = "Cicciokr/BART-la"
+model_name = "Cicciokr/BART-la-s"
 model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, use_fast=False)