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  1. app.py +36 -0
  2. requirements.txt +2 -0
app.py ADDED
@@ -0,0 +1,36 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import streamlit as st
2
+ from transformers import pipeline, set_seed
3
+
4
+ # 设置全局随机种子,确保每次生成的结果相同
5
+ set_seed(42)
6
+
7
+ def app():
8
+ # 创建Streamlit应用程序
9
+ st.title("使用gpt2的文本生成")
10
+ input_text = st.text_input("请输入您要生成的文本,只支持英文", value="")
11
+ maxlen = st.text_input("请输入生成文本的最大长度,越长越慢,不要超过1000", value="30")
12
+ button_generate = st.button("生成")
13
+ output_text = st.empty()
14
+
15
+ def generate_text(input_text):
16
+ # 加载预训练模型
17
+ generator = pipeline("text-generation", model="/Users/admin/mypy/hugging-models/gpt2")
18
+
19
+ # 生成文本
20
+ output = generator(input_text, max_length=int(maxlen), num_return_sequences=1)
21
+
22
+ # 提取生成的文本
23
+ generated_text = output[0]["generated_text"].strip()
24
+
25
+ return generated_text
26
+
27
+ if button_generate:
28
+ # 生成文本
29
+ generated_text = generate_text(input_text)
30
+
31
+ # 显示生成的文本
32
+ output_text.success(generated_text)
33
+
34
+ if __name__ == "__main__":
35
+ # 运行应用程序
36
+ app()
requirements.txt ADDED
@@ -0,0 +1,2 @@
 
 
 
1
+ transformers
2
+ streamlit