Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
 import requests
 import torch
-from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
-from huggingface_hub import HfApi, hf_hub_download
+from transformers import AutoModel
+from huggingface_hub import HfApi
 
 def convert_and_deploy(url, repo_id, hf_token):
     # セーフテンソルファイルをダウンロード
@@ -17,15 +17,20 @@ def convert_and_deploy(url, repo_id, hf_token):
     
     # モデルを読み込み
     try:
-        # モデルの識別子をリポジトリIDから取得
-        model_name = repo_id.split('/')[-1]
-        model = AutoModel.from_pretrained(repo_id, torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True, token=hf_token)
-        model.load_state_dict(torch.load(file_path))
+        # セーフテンソルファイルからモデルの状態を読み込み
+        state_dict = torch.load(file_path)
+        
+        # モデルを初期化
+        model = AutoModel.from_pretrained("path_to_model", torch_dtype=torch.float16, token=hf_token)
+        
+        # モデルの状態を設定
+        model.load_state_dict(state_dict)
     except Exception as e:
         return f"モデルの読み込みに失敗しました。エラー: {e}"
     
     # モデルをfloat16形式で保存
     try:
+        model_name = repo_id.split('/')[-1]  # モデル名を取得
         model.save_pretrained(f"{model_name}_float16", torch_dtype=torch.float16)
     except Exception as e:
         return f"モデルの保存に失敗しました。エラー: {e}"