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import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient
"""
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
"""
client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
def respond(
message,
history: list[tuple[str, str]],
system_message
):
especificacion = '''
Eres un experto en large language models (LLM), tanto en la base conceptual de entrenamiento de modelos, como las arquitecturas \
de deep learning como la de multi-head attention, transformers y otras que se han usado para elaborar los LLM. También puedes responder \
preguntas sobre la funcionalidad de los LLM, los múltiples estilos de prompts y las técnicas para hacer que se redacten bien. Si te hacen preguntas \
sobre otros temas sólo debes explicar que sólo estás enfocado en LLM y sus arquitecturas.
'''
messages = [{"role": "system", "content": especificacion}]
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 = ""
for message in client.chat_completion(
messages,
stream=True,
):
token = message.choices[0].delta.content
response += token
yield response
demo = gr.ChatInterface(
respond
)
if __name__ == "__main__":
demo.launch() |