Update app.py

app.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# Загружаем модели для анализа тональности, суммаризации текста, генерации подписей к изображениям, ответов на вопросы, перевода текста, определения эмоций, автодополнения кода, определения фейковых новостей, NER и классификации изображений
+# Загружаем модели для анализа тональности, суммаризации текста, генерации подписей к изображениям, ответов на вопросы, перевода текста, определения эмоций, автодополнения кода, определения фейковых новостей, NER, классификации изображений и генерации кода
 sentiment_pipeline = pipeline("sentiment-analysis")
 summarization_pipeline = pipeline("summarization")
 image_captioning_pipeline = pipeline("image-to-text")
@@ -12,6 +12,7 @@ code_completion_pipeline = pipeline("text-generation", model="Salesforce/codegen
 fake_news_pipeline = pipeline("text-classification", model="roberta-base-openai-detector")
 ner_pipeline = pipeline("ner", model="dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english", grouped_entities=True)
 image_classification_pipeline = pipeline("image-classification", model="google/vit-base-patch16-224")
+code_generation_pipeline = pipeline("text-generation", model="deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-instruct")
 
 # Функция для анализа тональности текста
 def analyze_sentiment(text):
@@ -69,6 +70,11 @@ def classify_image(image):
         classifications.append(f"Label: {item['label']}, Confidence: {item['score']:.4f}")
     return "\n".join(classifications)
 
+# Функция для генерации кода по запросу
+def generate_code(prompt):
+    result = code_generation_pipeline(prompt, max_length=100, num_return_sequences=1)
+    return result[0]['generated_text']
+
 # Примеры текстов для анализа тональности
 sentiment_examples = [
     "I love programming, it's so much fun!",
@@ -143,6 +149,13 @@ classification_examples = [
     "https://get.wallhere.com/photo/sea-bay-water-beach-coast-swimming-pool-resort-island-lagoon-Caribbean-vacation-estate-leisure-ocean-tropics-2560x1440-px-geographical-feature-atoll-554636.jpg"  # Пример 3
 ]
 
+# Примеры запросов для генерации кода
+code_generation_examples = [
+    "Write a Python function to calculate the factorial of a number.",
+    "Create a JavaScript function to reverse a string.",
+    "Generate a SQL query to find all users older than 30."
+]
+
 # Создаем интерфейс Gradio с вкладками
 with gr.Blocks() as demo:
     with gr.Tab("Sentiment Analysis"):
@@ -248,6 +261,16 @@ with gr.Blocks() as demo:
             examples=classification_examples,
             examples_per_page=2
         )
+    with gr.Tab("Code Generation"):
+        gr.Interface(
+            fn=generate_code,
+            inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="Введите запрос для генерации кода..."),
+            outputs="text",
+            title="Генерация кода по запросу",
+            description="Введите текстовый запрос, чтобы сгенерировать код.",
+            examples=code_generation_examples,
+            examples_per_page=2
+        )
 
 # Запускаем интерфейс
 demo.launch()