Update app.py

app.py

@@ -1,38 +1,23 @@
 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-classifier = pipeline(
-    "zero-shot-classification",
-    model="cointegrated/rubert-tiny2",
-    device=-1  # Используем CPU для стабильности на бесплатных инстансах
-)
+models = {
+    "ruBert-tiny2": "cointegrated/rubert-tiny2",
+    "ruRoberta-large": "sberbank-ai/ruRoberta-large",
+    "multilingual-e5": "intfloat/multilingual-e5-base"
+}
 
-def classify(item: str, categories: str) -> str:
-    # Формируем гипотезу для классификации
-    hypothesis_template = "Этот текст относится к категории {}."
-    
-    categories_list = [c.strip() for c in categories.split(",")]
-    
-    result = classifier(
-        item,
-        candidate_labels=categories_list,
-        hypothesis_template=hypothesis_template,
-        multi_label=False
-    )
-    
-    # Возвращаем категорию с наибольшим скором
-    return f"{result['labels'][0]} (уверенность: {result['scores'][0]:.2f})"
+def classify(model, text, labels):
+    classifier = pipeline("zero-shot-classification", model=models[model])
+    result = classifier(text, [l.strip() for l in labels.split(",")])
+    return result['labels'][0]
 
-iface = gr.Interface(
+gr.Interface(
     fn=classify,
     inputs=[
-        gr.Textbox(label="Название товара", placeholder="Введите наименование товара"), 
-        gr.Textbox(label="Категории (через запятую)", 
-                 value="Овощи, Инструменты, Техника, Упаковка")
+        gr.Dropdown(list(models.keys())),
+        gr.Textbox(),
+        gr.Textbox(value="Овощи, Инструменты, Техника")
     ],
-    outputs=gr.Textbox(label="Результат классификации"),
-    title="Классификатор товаров",
-    description="Введите название товара и список категорий через запятую"
-)
-
-iface.launch(debug=True)
+    outputs=gr.Textbox()
+).launch()