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 import gradio as gr
+from transformers import pipeline
 
-# Lade das Modell von Hugging Face
-interface = gr.Interface.load("huggingface/TooKeen/neo-blockchain-assistant")
+# Laden Sie das Modell
+model_name = "TooKeen/neo-blockchain-assistant"
+nlp = pipeline("text-generation", model=model_name)
 
-# Starte die Gradio-App
-interface.launch()
+# Definieren Sie die Vorhersagefunktion
+def predict(prompt):
+    result = nlp(prompt, max_length=100)
+    return result[0]['generated_text']
+
+# Erstellen Sie die Gradio-Oberfläche
+interface = gr.Interface(
+    fn=predict,
+    inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Geben Sie Ihren Text hier ein..."),
+    outputs="text",
+    title="Blockchain Assistant",
+    description="Geben Sie einen Text ein, und das Modell generiert eine Fortsetzung."
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    interface.launch()