Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,25 @@
+# app.py
+import gradio as gr
+from sentence_transformers import SentenceTransformer
+import numpy as np
+
+# Загружаем модель SBERT для русского языка
+model = SentenceTransformer("sberbank-ai/sbert_large_ru_nlu")
+
+def get_embeddings(text):
+    emb = model.encode([text])[0]
+    # Для удобного просмотра можно округлить до 4 знаков
+    emb_rounded = np.round(emb, 4)
+    return emb_rounded.tolist()
+
+# Создаём интерфейс Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=get_embeddings,
+    inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="Введите русский текст..."),
+    outputs=gr.Textbox(label="Эмбеддинг (вектор)"),
+    title="SBERT Large RU NLU Embeddings",
+    description="Введите текст на русском языке, чтобы получить эмбеддинг с помощью sberbank-ai/sbert_large_ru_nlu."
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    iface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)