app.py

import gradio as gr
from transformers import pipeline
import torch

# 1. ЗАГРУЗКА МОЗГА (Он уже в кэше, запустится быстро)
model_name = "HuggingFaceTB/SmolLM-135M-Instruct"
device = 0 if torch.cuda.is_available() else -1
generator = pipeline("text-generation", model=model_name, device=device)

# 2. ДИЗАЙН (Твой градиент)
css = """
body {
    background: linear-gradient(135deg, #FF00CC 0%, #9932CC 40%, #0000FF 70%, #00FFFF 100%) !important;
    background-attachment: fixed;
}
.gradio-container {
    background: rgba(0, 0, 0, 0.7) !important;
    border-radius: 20px;
    border: 1px solid #00FFFF;
    color: white !important;
}
.quality-text {
    color: #00FFFF;
    text-shadow: 0 0 15px #00FFFF;
    font-weight: bold;
    font-size: 32px;
    text-align: center;
    margin: 20px;
}
"""

# 3. ЛОГИКА УМНОГО ЧАТА
def axis_chat(message, history):
    # Промпт для общения
    prompt = f"<|im_start|>user\n{message}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"
    
    # Генерация ответа
    output = generator(prompt, max_new_tokens=150, do_sample=True, temperature=0.7)
    
    # Очистка текста от тегов
    full_text = output[0]['generated_text']
    if "<|im_start|>assistant\n" in full_text:
        answer = full_text.split("<|im_start|>assistant\n")[-1].replace("<|im_end|>", "").strip()
    else:
        answer = full_text
    return answer

# 4. СОЗДАНИЕ ИНТЕРФЕЙСА
with gr.Blocks() as demo:
    gr.HTML("<div class='quality-text'>PROJECT AXIS: EVOLVED AI</div>")
    
    # Простое и надежное создание чата
    gr.ChatInterface(fn=axis_chat)

if __name__ == "__main__":
    # Передаем CSS в launch, как просил сервер в прошлый раз
    demo.launch(css=css)