Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+from transformers import AutoTokenizer
 
-# トークナイザーとモデルの読み込み
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Sakalti/ultiima-78B")
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Sakalti/ultiima-78B")
-
-# テキスト生成関数
-def generate_text(prompt, max_length=50):
-    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
-    outputs = model.generate(inputs.input_ids, max_length=max_length, num_return_sequences=1)
-    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
-    return generated_text
+# トークナイザーの読み込み
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Sakalti/ultiima-32B")
 
 # エンコード関数
 def encode_text(text):
@@ -19,25 +11,24 @@ def encode_text(text):
 
 # デコード関数
 def decode_tokens(tokens):
-    text = tokenizer.decode(tokens)
+    # トークン列をリストに変換
+    tokens_list = [int(token) for token in tokens.split(',')]
+    text = tokenizer.decode(tokens_list)
     return text
 
 # Gradioインターフェースの定義
 iface = gr.Interface(
-    fn=[generate_text, encode_text, decode_tokens],
+    fn=[encode_text, decode_tokens],
     inputs=[
-        gr.Textbox(label="入力テキスト"),
-        gr.Slider(minimum=50, maximum=200, step=1, default=100, label="生成テキストの長さ"),
         gr.Textbox(label="エンコード用テキスト"),
         gr.Textbox(label="デコード用トークン列 (カンマ区切り)")
     ],
     outputs=[
-        gr.Textbox(label="生成されたテキスト"),
         gr.JSON(label="エンコードされたトークン"),
         gr.Textbox(label="デコードされたテキスト")
     ],
-    title="テキスト生成とトークナイザーインターフェース",
-    description="入力テキストから生成されたテキストを表示し、テキストをエンコード・デコードします。"
+    title="トークナイザーインターフェース",
+    description="テキストをエンコード・デコードします。"
 )
 
 # インターフェースの起動