app.py

import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Laden des GPT-Modells mit Hugging Face Pipeline
model = pipeline("text-generation", model="Loewolf/GPT_1")

# Definition einer Wrapper-Funktion für das Modell
def generate_text(input_text):
    return model(input_text)[0]['generated_text']

# Erstellen der Gradio-Schnittstelle
interface = gr.Interface(fn=generate_text, inputs="text", outputs="text")

# Starten der Gradio-App
interface.launch()