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app.py

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-进口 市井 as 格拉格
-从 谢电压器 进口 AutoModelForCausalLM, 自动代币器
-从 炎特 进口 鎷岀特濡垝
+import gradio as gr
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+from peft import PeftModel
 
-# 椹蟽
-垝_ 转发 = "jinv2/ai-求婚者-航海家-濡垝"
-地墿垝号 = AutoModelForCausalLM.对此进行了 假发。("distilgpt2")
-领牌 = 自动代币器.对此进行了 假发。(垝_ 转发）
-濡垝 = 鎷岀特濡垝.对此进行了 传单。(地墿垝号, 垝_ 转发）
+# 加载模型
+MODEL_REPO = "jinv2/ai-job-navigator-model"
+base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("distilgpt2")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_REPO)
+model = PeftModel.from_pretrained(base_model, MODEL_REPO)
 
-#定义生成？？数
- ⁇ , 生成_建设(提款):
-    ,进入 = 领牌(提款, return_tensors="pt")
-    出来 = 濡垝.生成(
-        **,进入,
-        最大的长度=200,
-        do_sample=真的,
-        温西斯的=0. 祴7,
-        top_k=50绔 涔诲芥澶澧绔 涔诲芥澶澧 绔 涔诲芥澶澧,
-        顶部_p=0. 祴9,
-        num_return_oetal=1
+# 定义生成函数
+def generate_advice(prompt):
+    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
+    outputs = model.generate(
+        **inputs,
+        max_length=200,
+        do_sample=True,
+        temperature=0.7,
+        top_k=50,
+        top_p=0.9,
+        num_return_sequences=1
     )
-    武峰 = 领牌.解码(出来[0],  ⁇ 鱼过_特 000浜垮厓锛屽悓姣斿？？_代币=真的）
- 啊回武峰
+    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    return response
 
-# 2 建设世界面
-扣口 = 格拉格.扣口(
-    fn=生成_建设,
-    ,进入=格拉格.文本 000浜垮厓锛屽悓姣斿？？（x）,在2019年10月10日开始实施,在2019年10月10日开始实施,在2019年10月10日开始实施,在2019年10月10日开始实施衣叶="进入提款", 联盟合体=根福最新的AI行学问,2025年年学问学问:),
-    出来=格拉格.文本 000浜垮厓锛屽悓姣斿？？（x）,在2019年10月10日开始实施,在2019年10月10日开始实施,在2019年10月10日开始实施,在2019年10月10日开始实施衣叶=的「生成为€」),
-    主题=2025年 年航  ⁇ 的求者,
-    灏="鐜弬进姘戝竞2025年AI行业的职业建设鏂（）鏅微旱distilgpt2濡垝锛商行:鏂股锛商行数字有限公司,生成财果可以不理智
+# 创建 Gradio 界面
+interface = gr.Interface(
+    fn=generate_advice,
+    inputs=gr.Textbox(label="输入提示", placeholder="根据最新的AI行业趋势，提供2025年的职业建议："),
+    outputs=gr.Textbox(label="生成结果"),
+    title="AI Job Navigator 2025",
+    description="输入提示以获取 2025 年 AI 行业的职业建议（基于微调的 distilgpt2 模型）。注意：由于训练数据有限，生成结果可能不理想。"
 )
 
-扣口.推荐()
+interface.launch()