Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 1,340 Bytes
d7354d2 97d3879 823b9fb 6ca7335 97d3879 823b9fb 97d3879 823b9fb 97d3879 823b9fb 97d3879 823b9fb 97d3879 f541603 823b9fb f541603 823b9fb f541603 823b9fb f541603 823b9fb f541603 823b9fb f541603 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 |
import gradio as gr
from transformers import pipeline
# Daha güçlü bir model kullanma (GPT-2)
generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
# Daha iyi sonuçlar için parametreler
def generate_text(prompt):
results = generator(
prompt,
max_length=50, # Tamamlanan metnin maksimum uzunluğu
num_return_sequences=1, # Çıktı sayısı
temperature=0.7, # Daha yaratıcı veya kesin sonuçlar
top_k=50, # En olası 50 kelime arasında seçim
top_p=0.9 # Cümle üretiminde "çekim" kullanımı
)
return results[0]['generated_text']
# Gradio arayüzü
iface = gr.Interface(
fn=generate_text,
inputs="text",
outputs="text",
title="Metin Tamamlama",
description="Daha doğru sonuçlar için GPT-2 ile metin tamamlama."
)
iface.launch()
from transformers import pipeline
# Türkçe metin tamamlama modeli
generator = pipeline("text-generation", model="ai-forever/mGPT")
# Tamamlama işlevi
def generate_text(prompt):
results = generator(prompt, max_length=50, num_return_sequences=1)
return results[0]['generated_text']
# Gradio uygulaması
iface = gr.Interface(
fn=generate_text,
inputs="text",
outputs="text",
title="Türkçe Metin Tamamlama",
description="Türkçe bir metin tamamlama modeli."
)
iface.launch()
|