import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Modelini buraya yazıyoruz
model_id = "SykoSLM/SykoLLM-V5.6"

# Text generation (metin üretme) pipeline'ı oluşturuyoruz
print("Model yükleniyor, biraz sürebilir...")
pipe = pipeline("text-generation", model=model_id)

def generate_text(prompt):
    # EFSANE DOKUNUŞ: Senin eğitim formatını buraya uyguluyoruz!
    # Model artık nerede başlayıp nerede biteceğini bilecek.
    formatted_prompt = f"<|user|>\n{prompt}<|end|>\n<|assistant|>\n"
    
    # Modele prompt'u verip cevabı alıyoruz
    result = pipe(
        formatted_prompt, 
        max_new_tokens=150,       
        do_sample=True,           
        temperature=0.2,          
        repetition_penalty=1.19,  # Tekrar cezasını 1.18 yaptık
        num_return_sequences=1,
        return_full_text=False,    # Bu ayar sayesinde model bizim sorumuzu cevaba katmıyor
        use_cache=True
    )
    
    generated = result[0]['generated_text']
    
    # Model cevap vermeyi bitirdiğinde muhtemelen sonuna <|end|> koyacaktır.
    # Kullanıcı bunu görmesin diye o kısmı kesip atıyoruz.
    if "<|end|>" in generated:
        generated = generated.split("<|end|>")[0]
        
    return generated.strip()

# Gradio arayüzünü oluşturuyoruz
iface = gr.Interface(
    fn=generate_text,
    inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="Buraya bir şeyler yaz"),
    outputs="text",
    title="SykoLLM-V5.6 Test Alanı",
    description="SykoLLM-V5.6"
)

iface.launch()