Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,29 @@
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+import gradio as gr
+
+# Загрузка модели и токенизатора
+model_name = "Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    load_in_8bit=True,  # Квантизация для экономии памяти
+    device_map="auto"   # Автоматическое распределение между CPU и GPU
+)
+
+# Функция для генерации текста
+def generate_response(input_text):
+    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
+    outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
+    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    return response
+
+# Создание интерфейса Gradio
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# Qwen2.5-VL-72B-Instruct Demo")
+    input_text = gr.Textbox(label="Введите ваш запрос", lines=3)
+    output_text = gr.Textbox(label="Ответ модели", lines=5)
+    submit_button = gr.Button("Отправить")
+    submit_button.click(generate_response, inputs=input_text, outputs=output_text)
+
+# Запуск интерфейса
+demo.launch()