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Agregar archivo app.py con código principal del asistente

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  1. app.py +13 -58
app.py CHANGED
@@ -1,64 +1,19 @@
1
  import gradio as gr
2
- from huggingface_hub import InferenceClient
3
 
4
- """
5
- For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
6
- """
7
- client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
8
 
 
 
 
 
9
 
10
- def respond(
11
- message,
12
- history: list[tuple[str, str]],
13
- system_message,
14
- max_tokens,
15
- temperature,
16
- top_p,
17
- ):
18
- messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
19
-
20
- for val in history:
21
- if val[0]:
22
- messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
23
- if val[1]:
24
- messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
25
-
26
- messages.append({"role": "user", "content": message})
27
-
28
- response = ""
29
-
30
- for message in client.chat_completion(
31
- messages,
32
- max_tokens=max_tokens,
33
- stream=True,
34
- temperature=temperature,
35
- top_p=top_p,
36
- ):
37
- token = message.choices[0].delta.content
38
-
39
- response += token
40
- yield response
41
-
42
-
43
- """
44
- For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
45
- """
46
- demo = gr.ChatInterface(
47
- respond,
48
- additional_inputs=[
49
- gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
50
- gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
51
- gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
52
- gr.Slider(
53
- minimum=0.1,
54
- maximum=1.0,
55
- value=0.95,
56
- step=0.05,
57
- label="Top-p (nucleus sampling)",
58
- ),
59
- ],
60
  )
61
 
62
-
63
- if __name__ == "__main__":
64
- demo.launch()
 
1
  import gradio as gr
2
+ from transformers import pipeline
3
 
4
+ generator = pipeline("text-generation", model="EleutherAI/gpt-neo-1.3B")
 
 
 
5
 
6
+ def responder(texto_usuario):
7
+ prompt = f"Tú eres AURA, acrónimo de Asistente de Unión y Regulación Afectiva, un asistente emocional escolar muy amable de la aplicación CEJASOS, la cual es para proteger la integridad de los alumnos en situaciones de emergencia. Ayuda a los estudiantes a sentirse escuchados sin juzgar y de una manera en la que se sientan seguros contigo. Si alguien dice: '{texto_usuario}', tú respondes:"
8
+ resultado = generator(prompt, max_length=150, do_sample=True, temperature=0.7)[0]["generated_text"]
9
+ return resultado[len(prompt):]
10
 
11
+ iface = gr.Interface(
12
+ fn=responder,
13
+ inputs="text",
14
+ outputs="text",
15
+ title="AURA",
16
+ description="Tu espacio seguro 💜"
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
17
  )
18
 
19
+ iface.launch()