import gradio as gr import sys import os # LlamaFactoryのパスを追加 llamafactory_path = '/workspaces/fastapi_django_main_live/LLaMA-Factory' sys.path.append(llamafactory_path) def create_llamafactory_interface(): """LlamaFactory Gradio インターフェースを作成する""" try: # 作業ディレクトリをLlamaFactoryに変更 original_cwd = os.getcwd() llamafactory_path = '/workspaces/fastapi_django_main_live/LLaMA-Factory' os.chdir(llamafactory_path) # 環境変数を設定 os.environ['LLAMAFACTORY_HOME'] = llamafactory_path os.environ['PYTHONPATH'] = f"{llamafactory_path}:{os.environ.get('PYTHONPATH', '')}" # 必要なファイルの存在確認 dataset_info_path = os.path.join(llamafactory_path, 'data', 'dataset_info.json') if not os.path.exists(dataset_info_path): print(f"⚠️ Dataset info file not found: {dataset_info_path}") os.chdir(original_cwd) with gr.Blocks() as missing_file_ui: gr.Markdown("## ⚠️ Configuration Missing") gr.Markdown(f"データセット情報ファイルが見つかりません: `{dataset_info_path}`") gr.Markdown("LlamaFactoryの初期設定が必要です。") return missing_file_ui print(f"✅ Found dataset info: {dataset_info_path}") print(f"✅ Working directory: {os.getcwd()}") # LlamaFactoryのUIを作成 from llamafactory.webui.interface import create_ui ui = create_ui() # 作業ディレクトリを元に戻す os.chdir(original_cwd) return ui except ImportError as e: if 'original_cwd' in locals(): os.chdir(original_cwd) print(f"LlamaFactory import error: {e}") # フォールバック UI を作成 with gr.Blocks() as fallback_ui: gr.Markdown("## ⚠️ LlamaFactory Unavailable") gr.Markdown("LlamaFactoryモジュールが見つかりません。") gr.Markdown("### 解決方法:") gr.Markdown("1. LlamaFactoryの依存関係をインストール") gr.Markdown("2. パスの設定を確認") gr.Code("pip install -e /workspaces/fastapi_django_main_live/LLaMA-Factory", language="bash") return fallback_ui except Exception as e: if 'original_cwd' in locals(): os.chdir(original_cwd) print(f"LlamaFactory UI creation error: {e}") with gr.Blocks() as error_ui: gr.Markdown("## ❌ LlamaFactory Error") gr.Markdown(f"エラー: {str(e)}") gr.Markdown("### トラブルシューティング:") gr.Markdown("1. LlamaFactoryのファイル構成を確認") gr.Markdown("2. 必要な依存関係をインストール") gr.Markdown("3. 権限設定を確認") with gr.Code(): gr.Textbox(value=f"エラー詳細: {str(e)}", interactive=False) return error_ui # メインGradio インターフェースを作成 with gr.Blocks(title="🤖 AI Development Platform", theme=gr.themes.Soft()) as gradio_interface: # ヘッダー gr.Markdown(""" # 🤖 AI開発プラットフォーム このプラットフォームでは、LlamaFactoryを使用してLLMのファインチューニングを行うことができます。 """) with gr.Tabs() as tabs: # LlamaFactory タブ with gr.TabItem("🦙 LlamaFactory WebUI"): gr.Markdown(""" ## 🦙 LlamaFactory WebUI LLM（Large Language Models）のファインチューニングを行うためのWebインターフェースです。 ### 主な機能: - 🎯 **モデル訓練**: カスタムデータセットでLLMを訓練 - 📊 **データセット管理**: 訓練用データの管理・前処理 - ⚙️ **ハイパーパラメータ調整**: 学習パラメータの最適化 - 📈 **訓練監視**: リアルタイムでの訓練進捗確認 """) # LlamaFactory UIを統合 try: llamafactory_ui = create_llamafactory_interface() if llamafactory_ui: # LlamaFactory UIを現在のタブに埋め込み with gr.Group(): gr.Markdown("### 🔧 LlamaFactory コントロールパネル") llamafactory_ui.render() except Exception as e: gr.Markdown(f"### ❌ LlamaFactory 読み込みエラー\n\n```\n{str(e)}\n```") # 情報タブ with gr.TabItem("ℹ️ システム情報"): gr.Markdown(""" ## 📋 システム情報 ### 🔧 利用可能な機能: - **LlamaFactory**: LLMファインチューニング - **OpenInterpreter**: コード実行・解釈 - **AutoPrompt**: プロンプト自動最適化 - **BabyAGI**: 自律AIエージェント ### 🚀 クイックスタート: 1. 左側の「LlamaFactory WebUI」タブを選択 2. データセットを準備・アップロード 3. モデルとパラメータを設定 4. 訓練を開始 ### 📞 サポート: - 📖 ドキュメント: `/docs/` フォルダ - 🐛 問題報告: GitHub Issues """) # システム状態表示 with gr.Row(): with gr.Column(): gr.Markdown("#### 🔍 システム状態") # 動的にシステム情報を取得 def get_system_info(): llamafactory_path = '/workspaces/fastapi_django_main_live/LLaMA-Factory' dataset_info_path = os.path.join(llamafactory_path, 'data', 'dataset_info.json') return f""" - **Python Version**: {sys.version.split()[0]} - **Current Directory**: {os.getcwd()} - **LlamaFactory Path**: {llamafactory_path} - **Dataset Info Exists**: {"✅ Yes" if os.path.exists(dataset_info_path) else "❌ No"} - **LlamaFactory Accessible**: {"✅ Yes" if os.path.exists(llamafactory_path) else "❌ No"} """ system_status = get_system_info() gr.Markdown(system_status) # LlamaFactory セットアップボタン with gr.Row(): setup_btn = gr.Button("🔧 LlamaFactory セットアップ確認", variant="secondary") setup_output = gr.Textbox( label="セットアップ結果", lines=10, interactive=False, visible=False ) def check_llamafactory_setup(): """LlamaFactoryのセットアップ状況をチェック""" result = [] llamafactory_path = '/workspaces/fastapi_django_main_live/LLaMA-Factory' # 1. ディレクトリ存在確認 if os.path.exists(llamafactory_path): result.append("✅ LlamaFactoryディレクトリが存在します") else: result.append("❌ LlamaFactoryディレクトリが見つかりません") return "\n".join(result), gr.update(visible=True) # 2. dataset_info.json確認 dataset_info_path = os.path.join(llamafactory_path, 'data', 'dataset_info.json') if os.path.exists(dataset_info_path): result.append("✅ dataset_info.jsonが存在します") else: result.append("❌ dataset_info.jsonが見つかりません") # 3. 必要なディレクトリ確認 required_dirs = ['src', 'data', 'examples'] for dir_name in required_dirs: dir_path = os.path.join(llamafactory_path, dir_name) if os.path.exists(dir_path): result.append(f"✅ {dir_name}/ ディレクトリが存在します") else: result.append(f"❌ {dir_name}/ ディレクトリが見つかりません") # 4. モジュールインポート確認 try: sys.path.append(llamafactory_path) import llamafactory result.append("✅ LlamaFactoryモジュールのインポートが可能です") except ImportError as e: result.append(f"❌ LlamaFactoryモジュールのインポートに失敗: {e}") return "\n".join(result), gr.update(visible=True) setup_btn.click( fn=check_llamafactory_setup, outputs=[setup_output, setup_output] ) # 自動検出システム用のメタデータ interface_title = "🚀 AI開発プラットフォーム" interface_description = "LlamaFactory WebUIとAI開発ツール"