Update app.py

app.py

@@ -1,45 +1,49 @@
 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# Hugging Face Pipeline ile model oluşturma
-generator = pipeline("text-generation", model="distilgpt2")
+# Daha güçlü bir model kullanma (GPT-2)
+generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
 
-# Gradio ile arayüz tanımı
+# Daha iyi sonuçlar için parametreler
 def generate_text(prompt):
-    results = generator(prompt, max_length=50, num_return_sequences=1)
+    results = generator(
+        prompt,
+        max_length=50,  # Tamamlanan metnin maksimum uzunluğu
+        num_return_sequences=1,  # Çıktı sayısı
+        temperature=0.7,  # Daha yaratıcı veya kesin sonuçlar
+        top_k=50,  # En olası 50 kelime arasında seçim
+        top_p=0.9  # Cümle üretiminde "çekim" kullanımı
+    )
     return results[0]['generated_text']
 
 # Gradio arayüzü
 iface = gr.Interface(
-    fn=generate_text, 
-    inputs="text", 
+    fn=generate_text,
+    inputs="text",
     outputs="text",
     title="Metin Tamamlama",
-    description="Küçük bir GPT-2 modeli ile metin tamamlama."
+    description="Daha doğru sonuçlar için GPT-2 ile metin tamamlama."
 )
 
-# Uygulamayı çalıştır
 iface.launch()
 
-import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# Türkçe duygu analizi için model yükleme
-sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis", model="dbmdz/bert-base-turkish-cased-sentiment")
+# Türkçe metin tamamlama modeli
+generator = pipeline("text-generation", model="ai-forever/mGPT")
 
-# Duygu analizi işlevi
-def analyze_sentiment(text):
-    result = sentiment_analyzer(text)[0]
-    return f"Etiket: {result['label']}, Puan: {result['score']:.2f}"
+# Tamamlama işlevi
+def generate_text(prompt):
+    results = generator(prompt, max_length=50, num_return_sequences=1)
+    return results[0]['generated_text']
 
-# Gradio arayüzü
+# Gradio uygulaması
 iface = gr.Interface(
-    fn=analyze_sentiment, 
-    inputs="text", 
+    fn=generate_text,
+    inputs="text",
     outputs="text",
-    title="Türkçe Duygu Analizi",
-    description="Bir Türkçe metni analiz ederek pozitif veya negatif olduğunu belirler."
+    title="Türkçe Metin Tamamlama",
+    description="Türkçe bir metin tamamlama modeli."
 )
 
-# Uygulamayı çalıştır
 iface.launch()