Update pages/gpt.py

pages/gpt.py

@@ -5,7 +5,7 @@ import textwrap
 import plotly.express as px
 
 
-st.markdown('## Генерация текста GPT-моделью')
+
 
 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2')
 model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(
@@ -17,8 +17,6 @@ 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)
@@ -26,8 +24,11 @@ top_k = st.sidebar.slider('Количество наиболее вероятн
 top_p = st.sidebar.slider('Минимальная суммарная вероятность топовых слов:', 0.4, 1.0, 0.9)
 
 
-prompt = st.text_input('Введите текст 👇:')
-if st.button('Сгенерировать текст'):
+code = '''st.markdown('## Генерация текста GPT-моделью')
+    prompt = st.text_input('Введите текст 👇:')
+    if st.button('Сгенерировать текст'):'''
+st.code(code, language='python')
+
     
     with torch.inference_mode():
         prompt = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
@@ -44,7 +45,9 @@ if st.button('Сгенерировать текст'):
             ).cpu().numpy()
         st.write('**_Результат_** 👇')
         for i, out_ in enumerate(out):
-            
-            with st.expander(f'Текст {i+1}:'):
+
+            code1 = '''with st.expander(f'Текст {i+1}:'):
                 st.write(textwrap.fill(tokenizer.decode(out_), 100))
-                st.image("pict/wow.png")
+                st.image("pict/wow.png")'''
+            st.code(code1, language='python')
+