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CHANGED
@@ -1,27 +1,30 @@
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1 |
from huggingface_hub import InferenceClient
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2 |
import gradio as gr
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3 |
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4 |
-
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5 |
-
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6 |
-
)
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7 |
-
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8 |
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9 |
def format_prompt(message, history):
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10 |
-
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11 |
-
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12 |
-
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13 |
-
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14 |
-
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15 |
-
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16 |
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17 |
def generate(
|
18 |
prompt, history, system_prompt, temperature=0.9, max_new_tokens=256, top_p=0.95, repetition_penalty=1.0,
|
19 |
):
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20 |
temperature = float(temperature)
|
21 |
if temperature < 1e-2:
|
22 |
temperature = 1e-2
|
23 |
top_p = float(top_p)
|
24 |
|
|
|
25 |
generate_kwargs = dict(
|
26 |
temperature=temperature,
|
27 |
max_new_tokens=max_new_tokens,
|
@@ -31,22 +34,26 @@ def generate(
|
|
31 |
seed=42,
|
32 |
)
|
33 |
|
|
|
34 |
formatted_prompt = format_prompt(f"{system_prompt}, {prompt}", history)
|
35 |
stream = client.text_generation(formatted_prompt, **generate_kwargs, stream=True, details=True, return_full_text=False)
|
36 |
output = ""
|
37 |
|
|
|
38 |
for response in stream:
|
39 |
output += response.token.text
|
40 |
yield output
|
41 |
return output
|
42 |
|
43 |
-
|
44 |
-
additional_inputs=[
|
|
|
45 |
gr.Textbox(
|
46 |
label="System Prompt",
|
47 |
max_lines=1,
|
48 |
interactive=True,
|
49 |
),
|
|
|
50 |
gr.Slider(
|
51 |
label="Temperature",
|
52 |
value=0.9,
|
@@ -54,8 +61,9 @@ additional_inputs=[
|
|
54 |
maximum=1.0,
|
55 |
step=0.05,
|
56 |
interactive=True,
|
57 |
-
info="
|
58 |
),
|
|
|
59 |
gr.Slider(
|
60 |
label="Max new tokens",
|
61 |
value=256,
|
@@ -63,8 +71,9 @@ additional_inputs=[
|
|
63 |
maximum=1048,
|
64 |
step=64,
|
65 |
interactive=True,
|
66 |
-
info="
|
67 |
),
|
|
|
68 |
gr.Slider(
|
69 |
label="Top-p (nucleus sampling)",
|
70 |
value=0.90,
|
@@ -72,8 +81,9 @@ additional_inputs=[
|
|
72 |
maximum=1,
|
73 |
step=0.05,
|
74 |
interactive=True,
|
75 |
-
info="
|
76 |
),
|
|
|
77 |
gr.Slider(
|
78 |
label="Repetition penalty",
|
79 |
value=1.2,
|
@@ -81,23 +91,27 @@ additional_inputs=[
|
|
81 |
maximum=2.0,
|
82 |
step=0.05,
|
83 |
interactive=True,
|
84 |
-
info="
|
85 |
)
|
86 |
]
|
87 |
|
88 |
-
|
89 |
-
|
90 |
-
|
91 |
-
|
92 |
-
|
93 |
-
|
94 |
-
|
|
|
|
|
95 |
|
|
|
96 |
gr.ChatInterface(
|
97 |
fn=generate,
|
98 |
chatbot=gr.Chatbot(show_label=False, show_share_button=False, show_copy_button=True, likeable=True, layout="panel"),
|
99 |
additional_inputs=additional_inputs,
|
100 |
-
title="Mixtral
|
|
|
101 |
examples=examples,
|
102 |
concurrency_limit=20,
|
103 |
).launch(show_api=False)
|
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1 |
+
# Importar las bibliotecas necesarias
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2 |
from huggingface_hub import InferenceClient
|
3 |
import gradio as gr
|
4 |
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5 |
+
# Crear un cliente de inferencia para el modelo preentrenado Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
|
6 |
+
client = InferenceClient("mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1")
|
|
|
|
|
7 |
|
8 |
+
# Función para formatear el prompt con historial
|
9 |
def format_prompt(message, history):
|
10 |
+
prompt = "<s>"
|
11 |
+
for user_prompt, bot_response in history:
|
12 |
+
prompt += f"[INST] {user_prompt} [/INST]"
|
13 |
+
prompt += f" {bot_response}</s> "
|
14 |
+
prompt += f"[INST] {message} [/INST]"
|
15 |
+
return prompt
|
16 |
|
17 |
+
# Función para generar respuestas dada una serie de parámetros
|
18 |
def generate(
|
19 |
prompt, history, system_prompt, temperature=0.9, max_new_tokens=256, top_p=0.95, repetition_penalty=1.0,
|
20 |
):
|
21 |
+
# Ajustar valores de temperatura y top_p para asegurar que estén en el rango adecuado
|
22 |
temperature = float(temperature)
|
23 |
if temperature < 1e-2:
|
24 |
temperature = 1e-2
|
25 |
top_p = float(top_p)
|
26 |
|
27 |
+
# Configurar los parámetros para la generación de texto
|
28 |
generate_kwargs = dict(
|
29 |
temperature=temperature,
|
30 |
max_new_tokens=max_new_tokens,
|
|
|
34 |
seed=42,
|
35 |
)
|
36 |
|
37 |
+
# Formatear el prompt y obtener la respuesta del modelo de manera continua
|
38 |
formatted_prompt = format_prompt(f"{system_prompt}, {prompt}", history)
|
39 |
stream = client.text_generation(formatted_prompt, **generate_kwargs, stream=True, details=True, return_full_text=False)
|
40 |
output = ""
|
41 |
|
42 |
+
# Iterar a través de las respuestas en el stream
|
43 |
for response in stream:
|
44 |
output += response.token.text
|
45 |
yield output
|
46 |
return output
|
47 |
|
48 |
+
# Configurar inputs adicionales para la interfaz Gradio
|
49 |
+
additional_inputs = [
|
50 |
+
# Entrada de texto para el System Prompt
|
51 |
gr.Textbox(
|
52 |
label="System Prompt",
|
53 |
max_lines=1,
|
54 |
interactive=True,
|
55 |
),
|
56 |
+
# Control deslizante para la temperatura
|
57 |
gr.Slider(
|
58 |
label="Temperature",
|
59 |
value=0.9,
|
|
|
61 |
maximum=1.0,
|
62 |
step=0.05,
|
63 |
interactive=True,
|
64 |
+
info="Valores más altos producen resultados más diversos",
|
65 |
),
|
66 |
+
# Control deslizante para el número máximo de nuevos tokens
|
67 |
gr.Slider(
|
68 |
label="Max new tokens",
|
69 |
value=256,
|
|
|
71 |
maximum=1048,
|
72 |
step=64,
|
73 |
interactive=True,
|
74 |
+
info="El máximo número de nuevos tokens",
|
75 |
),
|
76 |
+
# Control deslizante para top-p (nucleus sampling)
|
77 |
gr.Slider(
|
78 |
label="Top-p (nucleus sampling)",
|
79 |
value=0.90,
|
|
|
81 |
maximum=1,
|
82 |
step=0.05,
|
83 |
interactive=True,
|
84 |
+
info="Valores más altos muestrean más tokens de baja probabilidad",
|
85 |
),
|
86 |
+
# Control deslizante para la penalización de repetición
|
87 |
gr.Slider(
|
88 |
label="Repetition penalty",
|
89 |
value=1.2,
|
|
|
91 |
maximum=2.0,
|
92 |
step=0.05,
|
93 |
interactive=True,
|
94 |
+
info="Penaliza los tokens repetidos",
|
95 |
)
|
96 |
]
|
97 |
|
98 |
+
# Ejemplos predefinidos para la interfaz Gradio
|
99 |
+
examples = [
|
100 |
+
["Cuéntame una historia de ciencia ficción que involucre viajes en el tiempo y descubrimientos científicos asombrosos.", None, None, None, None, None, ],
|
101 |
+
["Necesito ayuda para redactar un correo electrónico profesional. ¿Puedes sugerirme cómo empezar y qué puntos clave incluir?", None, None, None, None, None,],
|
102 |
+
["Estoy organizando una fiesta sorpresa. ¿Puedes ayudarme a redactar una invitación creativa y emocionante?", None, None, None, None, None,],
|
103 |
+
["Quiero aprender a tocar la guitarra. ¿Puedes proporcionar algunos consejos prácticos para principiantes y sugerencias de canciones fáciles?", None, None, None, None, None,],
|
104 |
+
["¿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,],
|
105 |
+
["Estoy planeando un viaje gastronómico. ¿Puedes sugerirme algunos destinos culinarios imperdibles y platos locales para probar?", None, None, None, None, None,],
|
106 |
+
]
|
107 |
|
108 |
+
# Crear una interfaz de chat Gradio con el modelo generativo
|
109 |
gr.ChatInterface(
|
110 |
fn=generate,
|
111 |
chatbot=gr.Chatbot(show_label=False, show_share_button=False, show_copy_button=True, likeable=True, layout="panel"),
|
112 |
additional_inputs=additional_inputs,
|
113 |
+
title="Mixtral 8x7B Fines didácticos",
|
114 |
+
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',
|
115 |
examples=examples,
|
116 |
concurrency_limit=20,
|
117 |
).launch(show_api=False)
|