Initial commit

README.md

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 title: Verbalized Rebus Solver
-emoji: 🐢
+emoji: 🧩
 colorFrom: blue
 colorTo: red
 sdk: gradio
@@ -8,6 +8,17 @@ sdk_version: 4.40.0
 app_file: app.py
 pinned: false
 license: apache-2.0
+fullWidth: true
+models:
+- gsarti/phi3-mini-rebus-solver-fp16
+datasets:
+- gsarti/eureka-rebus
+tags:
+- word-game
+- rebus
+- italian
+- word-puzzle
+- crossword
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 Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

app.py

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+import spaces
+import gradio as gr
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+
+template = """<s><|user|>
+Risolvi gli indizi tra parentesi per ottenere una prima lettura, e usa la chiave di lettura per ottenere la soluzione del rebus.
+
+{input}<|end|>
+<|assistant|>"""
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gsarti/phi3-mini-rebus-solver-fp16")
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gsarti/phi3-mini-rebus-solver-fp16")
+
+@spaces.GPU
+def solve_verbalized_rebus(ex):
+    input = template.format(input=ex)
+    inputs = tokenizer(input, return_tensors="pt")["input_ids"]
+    outputs = model.generate(input_ids = inputs, max_new_tokens = 500, use_cache = True)
+    model_generations = tokenizer.batch_decode(outputs)
+    return model_generations[0]
+
+demo = gr.ChatInterface(fn=solve_verbalized_rebus, examples=["Rebus: [Materiale espulso dai vulcani] R O [Strumento del calzolaio] [Si trovano ai lati del bacino] C I [Si ingrassano con la polenta] E I N [Contiene scorte di cibi] B [Isola in francese]\nChiave risolutiva: 1 ' 5 6 5 3 3 1 14"], title="Verbalized Rebus Solver")
+demo.launch()