Update app.py

app.py

@@ -1,44 +1,39 @@
 import os
 import gradio as gr
-from transformers import (
-    AutoConfig, 
-    AutoTokenizer, 
-    AutoModelForCausalLM
-)
+from transformers import AutoConfig, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
-token = os.environ.get("HF_HUB_TOKEN")
+HF_TOKEN = os.environ["HF_HUB_TOKEN"]
 
-# 1) Сначала загружаем конфиг с доверительным исполнением кода
+# 1. Загружаем конфиг с доверительным исполнением кода
 config = AutoConfig.from_pretrained(
     "MeiGen-AI/MeiGen-MultiTalk",
-    trust_remote_code=True,
-    use_auth_token=token
+    trust_remote_code=True,     # 🚩 вот здесь
+    token=HF_TOKEN
 )
 
-# 2) Затем токенизатор
+# 2. Токенизатор
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
     "MeiGen-AI/MeiGen-MultiTalk",
-    trust_remote_code=True,
-    use_auth_token=token
+    trust_remote_code=True,     # и здесь
+    token=HF_TOKEN
 )
 
-# 3) Наконец, модель, передаём ей заранее загруженный config
+# 3. Модель
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
     "MeiGen-AI/MeiGen-MultiTalk",
     config=config,
-    trust_remote_code=True,
-    use_auth_token=token
+    trust_remote_code=True,     # и здесь
+    token=HF_TOKEN
 )
 
-def generate(text: str) -> str:
+def generate(text):
     inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)
-    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
-    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
+    return tokenizer.decode(out[0], skip_special_tokens=True)
 
 iface = gr.Interface(
     fn=generate,
-    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="Введите текст…"),
+    inputs="text",
     outputs="text",
-    title="MeiGen-MultiTalk Demo"
 )
 iface.launch()