Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,31 @@
+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+
+# 1. テキスト生成モデルの準備（DistilGPT2を使用）
+#    ZeroGPU環境ではGPUが無いのでCPUで動作。DistilGPT2は小型でCPUでも動作可能​:contentReference[oaicite:2]{index=2}。
+generator = pipeline(
+    "text-generation", 
+    model="distilgpt2",           # 軽量な事前学習済みモデル
+    return_full_text=False        # プロンプト部分を含めず新たに生成したテキストのみ返す
+)
+
+# 2. ユーザー入力に対してテキスト生成を行う関数の定義
+def generate_text(prompt):
+    # max_new_tokensで新規生成する単語数を制限（例: 最大50トークン）
+    result = generator(prompt, max_new_tokens=50)[0]["generated_text"]
+    return result
+
+# 3. Gradioインターフェイスの構築
+#    テキストボックスを入力と出力に設定し、generate_text関数を呼び出すシンプルなUIを構築
+demo = gr.Interface(
+    fn=generate_text, 
+    inputs=gr.components.Textbox(lines=4, label="入力プロンプト"), 
+    outputs=gr.components.Textbox(lines=5, label="生成テキスト"),
+    title="ZeroGPU対応: テキスト生成デモ",
+    description="プロンプトを入力すると、DistilGPT2モデルが続きを生成します。"
+)
+
+# 4. アプリの起動（Spaces環境ではlaunch()不要だが、ローカル実行時には必要）
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()
+