Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,47 @@
+import gradio as gr
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+import torch
+
+# Model ve Tokenizer Yükleme
+model_name = "microsoft/DialoGPT-medium"  # Alternatif olarak başka bir model de seçebilirsiniz
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
+
+# Chat Fonksiyonu
+def chatbot_response(input_text, chat_history=[]):
+    # Kullanıcı girdisini encode et
+    new_user_input_ids = tokenizer.encode(input_text + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
+
+    # Önceki sohbet geçmişi ile birleştir
+    bot_input_ids = torch.cat([torch.LongTensor(chat_history)] + [new_user_input_ids], dim=-1) if chat_history else new_user_input_ids
+
+    # Model ile yanıt üret
+    chat_history = model.generate(bot_input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
+
+    # Yanıtı decode et
+    output = tokenizer.decode(chat_history[:, bot_input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
+
+    # Sohbet geçmişini güncelle
+    chat_history = chat_history.tolist()
+
+    return output, chat_history
+
+# Gradio Arayüzü
+with gr.Blocks() as demo:
+    chatbot = gr.Chatbot(label="AI ChatBot")
+    state = gr.State([])  # Sohbet geçmişini tutmak için bir state
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=1):
+            txt = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="Type your message...")  # Mesaj giriş kutusu
+
+    # Girdi gönderildiğinde çalışacak işlev
+    def submit_message(user_input, chat_history):
+        output, chat_history = chatbot_response(user_input, chat_history)
+        chat_history.append((user_input, output))
+        return chat_history, chat_history
+
+    # Girdiyi işleme ve güncelleme
+    txt.submit(submit_message, [txt, state], [chatbot, state])
+
+# Uygulamayı Çalıştır
+demo.launch()