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import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient
# Inicializa el cliente con el modelo deseado
client = InferenceClient("AuriLab/gpt-bi-instruct-cesar")
# Define las secuencias de parada que detendr谩n la generaci贸n
stop_sequences = [".", "?", ".\n", "\n\n"]
def respond(message, history: list[tuple[str, str]]):
# Construir el historial de mensajes para la conversaci贸n
messages = []
for val in history:
if val[0]:
messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
if val[1]:
messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
messages.append({"role": "user", "content": message})
response = ""
# Inicia la generaci贸n en modo streaming
for token_msg in client.chat_completion(
messages,
stream=True,
temperature=0.7,
presence_penalty=1.5,
top_p=0.85,
):
token = token_msg.choices[0].delta.content
response += token
# Comprueba si la respuesta termina con alguna de las secuencias de parada
for stop_seq in stop_sequences:
if response.endswith(stop_seq):
# Opcionalmente, se puede remover la secuencia de parada final
response = response[:-len(stop_seq)]
yield response
return # Detener la generaci贸n
yield response
# Configuraci贸n de la interfaz de chat con Gradio
demo = gr.ChatInterface(
respond,
title="Demo GPT-BI Instruct",
)
if __name__ == "__main__":
demo.launch()
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