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CHANGED
@@ -1,89 +1,36 @@
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from huggingface_hub import InferenceClient
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import gradio as gr
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-
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-
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-
)
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-
# Função para formatar
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def formatar_prompt(mensagem, historico):
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10 |
-
prompt = "<s>"
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11 |
-
for prompt_usuario, resposta_bot in historico:
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12 |
-
prompt += f"[INST] {prompt_usuario} [/INST]"
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13 |
-
prompt += f" {resposta_bot}</s> "
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14 |
-
prompt += f"[INST] {mensagem} [/INST]"
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15 |
return prompt
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17 |
# Função para gerar resposta do modelo
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18 |
-
def gerar(
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19 |
-
prompt, historico, prompt_sistema, temperatura=0.9, max_tokens_novos=256, top_p=0.95, penalidade_repeticao=1.0,
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20 |
-
):
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21 |
-
temperatura = float(temperatura)
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22 |
-
if temperatura < 1e-2:
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23 |
-
temperatura = 1e-2
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24 |
-
top_p = float(top_p)
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25 |
-
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26 |
kwargs_geracao = dict(
|
27 |
-
temperature=temperatura,
|
28 |
-
max_new_tokens=max_tokens_novos,
|
29 |
-
top_p=top_p,
|
30 |
-
repetition_penalty=penalidade_repeticao,
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31 |
do_sample=True,
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32 |
seed=42,
|
33 |
)
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34 |
-
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35 |
prompt_formatada = formatar_prompt(f"{prompt_sistema}, {prompt}", historico)
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36 |
stream = client.text_generation(prompt_formatada, **kwargs_geracao, stream=True, details=True, return_full_text=False)
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-
output = ""
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-
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39 |
for resposta in stream:
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40 |
-
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41 |
-
yield output
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42 |
-
return output
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# Inputs adicionais para o modelo
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-
inputs_adicionais=[
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-
gr.Textbox(
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-
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-
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-
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-
),
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-
gr.Slider(
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-
label="Temperatura",
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-
value=0.9,
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54 |
-
minimum=0.0,
|
55 |
-
maximum=1.0,
|
56 |
-
step=0.05,
|
57 |
-
interactive=True,
|
58 |
-
info="Valores mais altos produzem saídas mais diversas",
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59 |
-
),
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60 |
-
gr.Slider(
|
61 |
-
label="Máximo de Novos Tokens",
|
62 |
-
value=256,
|
63 |
-
minimum=0,
|
64 |
-
maximum=1048,
|
65 |
-
step=64,
|
66 |
-
interactive=True,
|
67 |
-
info="O número máximo de novos tokens",
|
68 |
-
),
|
69 |
-
gr.Slider(
|
70 |
-
label="Top-p (amostragem de núcleo)",
|
71 |
-
value=0.90,
|
72 |
-
minimum=0.0,
|
73 |
-
maximum=1,
|
74 |
-
step=0.05,
|
75 |
-
interactive=True,
|
76 |
-
info="Valores mais altos amostram mais tokens de baixa probabilidade",
|
77 |
-
),
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78 |
-
gr.Slider(
|
79 |
-
label="Penalidade de Repetição",
|
80 |
-
value=1.2,
|
81 |
-
minimum=1.0,
|
82 |
-
maximum=2.0,
|
83 |
-
step=0.05,
|
84 |
-
interactive=True,
|
85 |
-
info="Penalize tokens repetidos",
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-
)
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]
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# Exemplos de prompts
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@@ -95,7 +42,6 @@ exemplos=[
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95 |
["Analise os resultados de um cateterismo cardíaco em um paciente de 65 anos com angina instável. A angiografia revela lesões significativas em duas artérias coronárias principais, com uma fração de fluxo fracionada (FFR) de 0,68. Recomendar opções de revascularização e manejo da doença coronariana.", None, None, None, None, None]
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96 |
]
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-
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# Interface do Chat
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100 |
gr.ChatInterface(
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101 |
fn=gerar,
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@@ -104,4 +50,4 @@ gr.ChatInterface(
|
|
104 |
title="Medchat | Automação Inteligente de Saúde",
|
105 |
examples=exemplos,
|
106 |
concurrency_limit=20,
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107 |
-
).launch(show_api=False)
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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 |
+
# Inicialização do cliente de inferência
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5 |
+
client = InferenceClient("mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1")
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6 |
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7 |
+
# Função para formatar o prompt de entrada com o histórico de diálogo
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8 |
def formatar_prompt(mensagem, historico):
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9 |
+
prompt = "<s>" + "".join(f"[INST] {prompt_usuario} [/INST] {resposta_bot}" for prompt_usuario, resposta_bot in historico) + f"[INST] {mensagem} [/INST]"
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10 |
return prompt
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11 |
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12 |
# Função para gerar resposta do modelo
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13 |
+
def gerar(prompt, historico, prompt_sistema, temperatura=0.9, max_tokens_novos=256, top_p=0.95, penalidade_repeticao=1.0):
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14 |
kwargs_geracao = dict(
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15 |
+
temperature=float(temperatura),
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16 |
+
max_new_tokens=int(max_tokens_novos),
|
17 |
+
top_p=float(top_p),
|
18 |
+
repetition_penalty=float(penalidade_repeticao),
|
19 |
do_sample=True,
|
20 |
seed=42,
|
21 |
)
|
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22 |
prompt_formatada = formatar_prompt(f"{prompt_sistema}, {prompt}", historico)
|
23 |
stream = client.text_generation(prompt_formatada, **kwargs_geracao, stream=True, details=True, return_full_text=False)
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24 |
for resposta in stream:
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25 |
+
yield resposta.token.text
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27 |
# Inputs adicionais para o modelo
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28 |
+
inputs_adicionais = [
|
29 |
+
gr.Textbox(label="Prompt do Sistema", max_lines=1, interactive=True),
|
30 |
+
gr.Slider(label="Temperatura", value=0.9, minimum=0.0, maximum=1.0, step=0.05, interactive=True, info="Valores mais altos produzem saídas mais diversas"),
|
31 |
+
gr.Slider(label="Máximo de Novos Tokens", value=256, minimum=0, maximum=1048, step=64, interactive=True, info="O número máximo de novos tokens"),
|
32 |
+
gr.Slider(label="Top-p (amostragem de núcleo)", value=0.90, minimum=0.0, maximum=1, step=0.05, interactive=True, info="Valores mais altos amostram mais tokens de baixa probabilidade"),
|
33 |
+
gr.Slider(label="Penalidade de Repetição", value=1.2, minimum=1.0, maximum=2.0, step=0.05, interactive=True, info="Penalize tokens repetidos"),
|
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35 |
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36 |
# Exemplos de prompts
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42 |
["Analise os resultados de um cateterismo cardíaco em um paciente de 65 anos com angina instável. A angiografia revela lesões significativas em duas artérias coronárias principais, com uma fração de fluxo fracionada (FFR) de 0,68. Recomendar opções de revascularização e manejo da doença coronariana.", None, None, None, None, None]
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43 |
]
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44 |
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45 |
# Interface do Chat
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46 |
gr.ChatInterface(
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47 |
fn=gerar,
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50 |
title="Medchat | Automação Inteligente de Saúde",
|
51 |
examples=exemplos,
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52 |
concurrency_limit=20,
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53 |
+
).launch(show_api=False)
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