Update pages/gpt.py

pages/gpt.py

@@ -17,23 +17,22 @@ model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(
 model.load_state_dict(torch.load('models/modelgpt.pt', map_location=torch.device('cpu')))
 
 
-length = st.sidebar.slider('Длина генерируемой последовательности:', 8, 256, 15)
-num_samples = st.sidebar.slider('Число генераций:', 1, 10, 1)
-temperature = st.sidebar.slider('Температура:', 1.0, 10.0, 2.0)
-top_k = st.sidebar.slider('Количество наиболее вероятных слов генерации:', 10, 200, 50)
-top_p = st.sidebar.slider('Минимальная суммарная вероятность топовых слов:', 0.4, 1.0, 0.9)
+length = st.sidebar.slider('**Длина генерируемой последовательности:**', 8, 256, 15)
+num_samples = st.sidebar.slider('**Число генераций:**', 1, 10, 1)
+temperature = st.sidebar.slider('**Температура:**', 1.0, 10.0, 2.0)
+top_k = st.sidebar.slider('**Количество наиболее вероятных слов генерации:**', 10, 200, 50)
+top_p = st.sidebar.slider('**Минимальная суммарная вероятность топовых слов:**', 0.4, 1.0, 0.9)
 
 
-st.markdown('## Генерация текста GPT-моделью')
-prompt = st.text_input('Введите текст 👇:')
-if st.button('Сгенерировать текст'):
+prompt = st.text_input('**Введите текст 👇:**')
+if st.button('**Сгенерировать текст**'):
  
     with torch.inference_mode():
         prompt = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
         out = model.generate(
             input_ids=prompt,
             max_length=length,
-            num_beams=5,
+            num_beams=8,
             do_sample=True,
             temperature=temperature,
             top_k=top_k,