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# Importar las bibliotecas necesarias
from huggingface_hub import InferenceClient
import gradio as gr
# Crear un cliente de inferencia para el modelo preentrenado Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
client = InferenceClient("mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1")
# Función para formatear el prompt con historial
def format_prompt(message, history):
prompt = "<s>"
for user_prompt, bot_response in history:
prompt += f"[INST] {user_prompt} [/INST]"
prompt += f" {bot_response}</s> "
prompt += f"[INST] {message} [/INST]"
return prompt
# Función para generar respuestas dada una serie de parámetros
def generate(
prompt, history, system_prompt, temperature=0.9, max_new_tokens=256, top_p=0.95, repetition_penalty=1.0,
):
# Ajustar valores de temperatura y top_p para asegurar que estén en el rango adecuado
temperature = float(temperature)
if temperature < 1e-2:
temperature = 1e-2
top_p = float(top_p)
# Configurar los parámetros para la generación de texto
generate_kwargs = dict(
temperature=temperature,
max_new_tokens=max_new_tokens,
top_p=top_p,
repetition_penalty=repetition_penalty,
do_sample=True,
seed=42,
)
# Formatear el prompt y obtener la respuesta del modelo de manera continua
formatted_prompt = format_prompt(f"{system_prompt}, {prompt}", history)
stream = client.text_generation(formatted_prompt, **generate_kwargs, stream=True, details=True, return_full_text=False)
output = ""
# Iterar a través de las respuestas en el stream
for response in stream:
output += response.token.text
yield output
return output
# Configurar inputs adicionales para la interfaz Gradio
additional_inputs = [
# Entrada de texto para el System Prompt
gr.Textbox(
label="System Prompt",
max_lines=1,
interactive=True,
),
# Control deslizante para la temperatura
gr.Slider(
label="Temperature",
value=0.9,
minimum=0.0,
maximum=1.0,
step=0.05,
interactive=True,
info="Valores más altos producen resultados más diversos",
),
# Control deslizante para el número máximo de nuevos tokens
gr.Slider(
label="Max new tokens",
value=256,
minimum=0,
maximum=1048,
step=64,
interactive=True,
info="El máximo número de nuevos tokens",
),
# Control deslizante para top-p (nucleus sampling)
gr.Slider(
label="Top-p (nucleus sampling)",
value=0.90,
minimum=0.0,
maximum=1,
step=0.05,
interactive=True,
info="Valores más altos muestrean más tokens de baja probabilidad",
),
# Control deslizante para la penalización de repetición
gr.Slider(
label="Repetition penalty",
value=1.2,
minimum=1.0,
maximum=2.0,
step=0.05,
interactive=True,
info="Penaliza los tokens repetidos",
)
]
# Ejemplos predefinidos para la interfaz Gradio
examples = [
["Cuéntame una historia de ciencia ficción que involucre viajes en el tiempo y descubrimientos científicos asombrosos.", None, None, None, None, None, ],
["Necesito ayuda para redactar un correo electrónico profesional. ¿Puedes sugerirme cómo empezar y qué puntos clave incluir?", None, None, None, None, None,],
["Estoy organizando una fiesta sorpresa. ¿Puedes ayudarme a redactar una invitación creativa y emocionante?", None, None, None, None, None,],
["Quiero aprender a tocar la guitarra. ¿Puedes proporcionar algunos consejos prácticos para principiantes y sugerencias de canciones fáciles?", None, None, None, None, None,],
["¿Cuál es tu opinión sobre el impacto de la inteligencia artificial en la sociedad y cómo deberíamos abordar sus desafíos éticos?", None, None, None, None, None,],
["Estoy planeando un viaje gastronómico. ¿Puedes sugerirme algunos destinos culinarios imperdibles y platos locales para probar?", None, None, None, None, None,],
["Viaje a la isla de Ibiza", "Prompt del sistema sobre destinos turísticos", 0.8, 300, 0.85, 1.1],
["Cuentame una historia creativa", "Prompt del sistema crativo", 0.7, 200, 0.80, 1.2],
["Cuéntame una historia de ciencia ficción", "Prompt del sistema de ciencia ficción", 0.7, 150, 0.80, 1.1],
["Receta de cochinillo asado", "Prompt del sistema sobre cocina", 0.8, 250, 0.85, 1.2],
["Recomendación de película de acción", "Prompt del sistema de recomendación", 0.7, 180, 0.75, 1.2],
["¿Que es la vía Lactea", "Prompt del sistema científico", 0.8, 180, 0.80, 1.1],
]
# Crear una interfaz de chat Gradio con el modelo generativo
gr.ChatInterface(
fn=generate,
chatbot=gr.Chatbot(show_label=False, show_share_button=False, show_copy_button=True, likeable=True, layout="panel"),
additional_inputs=additional_inputs,
title="Mixtral 8B Fines didácticos",
description='Autor: <a href=\"https://huggingface.co/Antonio49\">Antonio Fernández</a> de <a href=\"https://saturdays.ai/\">SaturdaysAI</a>. Formación: <a href=\"https://cursos.saturdays.ai/courses/\">Cursos Online AI</a> Aplicación desarrollada con fines docentes',
examples=examples,
concurrency_limit=20,
).launch(show_api=False)