app.py

# Hugging Face LLaMA Recipes 参照: https://github.com/huggingface/huggingface-llama-recipes/blob/main/inference-api.ipynb
# huggingface-llama-recipes: https://github.com/huggingface/huggingface-llama-recipes/tree/main

import gradio as gr
from openai import OpenAI
import os
import httpx

# 環境変数からHugging Faceのアクセストークンを取得
ACCESS_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")

# httpx.Clientを明示的に指定
http_client = httpx.Client(base_url="https://api-inference.huggingface.co/v1/")

# OpenAIクライアントを初期化
client = OpenAI(
    api_key=ACCESS_TOKEN,
    http_client=http_client,
)

def respond(
    message,
    history: list[tuple[str, str]],
    system_message,
    max_tokens,
    temperature,
    top_p,
):
    # システムメッセージを含むメッセージリストを作成
    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]

    # 既存の履歴をメッセージリストに追加
    for val in history:
        if val[0]:
            messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
        if val[1]:
            messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})

    # 新しいユーザーのメッセージをメッセージリストに追加
    messages.append({"role": "user", "content": message})

    response = ""
    
    # チャット補完を非同期にリクエスト
    for message in client.chat.completions.create(
        model="Sakalti/model-3",
        max_tokens=max_tokens,
        stream=True,
        temperature=temperature,
        top_p=top_p,
        messages=messages,
    ):
        token = message.choices[0].delta.content
        
        response += token
        yield response
        
# Gradioチャットボットを初期化
chatbot = gr.Chatbot(height=600)

# Gradioチャットインターフェースを作成
demo = gr.ChatInterface(
    respond,
    additional_inputs=[
        gr.Textbox(value="", label="System message"),
        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
        gr.Slider(
            minimum=0.1,
            maximum=1.0,
            value=0.95,
            step=0.05,
            label="Top-P",
        ),
    ],
    fill_height=True,
    chatbot=chatbot,
    theme="Nymbo/Nymbo_Theme",
)

# インターフェースを起動
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()