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import os | |
import sys | |
import subprocess | |
if not os.path.exists("ChatGLM-6b-onnx-u8s8"): | |
subprocess.run(["git", "lfs", "install"]) | |
subprocess.run(["git", "clone", "https://huggingface.co/K024/ChatGLM-6b-onnx-u8s8"]) | |
os.chdir("ChatGLM-6b-onnx-u8s8") | |
subprocess.run(["pip", "install", "-r", "requirements.txt"]) | |
sys.path.append(os.getcwd()) | |
else: | |
sys.path.append(os.path.join(os.getcwd(), "ChatGLM-6b-onnx-u8s8")) | |
from model import ChatGLMModel#, chat_template | |
model = ChatGLMModel() | |
# history = [] | |
max_tokens = 2048 | |
temperature = 0.7 | |
top_p = 0.7 | |
top_k = 50 | |
prompt = """ | |
現在有些文本,文本詳細且複雜。 它包含細節,可以縮減和綜合為關鍵要點。 你的任務是提取最重要的概念,重點關注主要思路,提供一個概述而不失去精髓。 你的總結應該: | |
• 簡潔但足夠充分,可以代表所有重要信息 | |
• 使用正確的句式和連貫的流程 | |
• 捕捉誰、什麼、何時、在哪裡、為什麼和如何 | |
• 盡可能地保留原始風格和風格 | |
• 你必須遵循“摘要”格式: | |
摘要: | |
用2至3個句子簡要陳述主要主題和主要發現。 | |
主要要點: | |
• 要點1 - 最重要的發現或細節 | |
• 要點2 - 第二重要的觀黵 | |
• 要點3 - 第三個重要的信息 | |
• 要點4(可選) - 另一個要點 | |
• 要點5(可選) - 最後的關鍵總結要點 | |
文本: | |
""" | |
def sum_chain_l1(text, p_bar): | |
docs = [] | |
for i in p_bar(range(len(text)//2000+1)): | |
t = text[i*2000:i*2000+2048] | |
if len(t) > 0: | |
for answer in model.generate_iterate(prompt+t, | |
max_generated_tokens=max_tokens, | |
top_k=top_k, | |
top_p=top_p, | |
temperature=temperature): | |
yield f"{'='*8} {i}/{len(text)//2000+1} {'='*8}\n{answer}" | |
docs.append(answer) | |
return docs | |
def sum_chain_l2_deprecated(docs, p_bar): | |
hist = docs[0] | |
for doc in p_bar(docs[1:]): | |
for answer in model.generate_iterate(prompt+"\n"+hist+"\n"+doc, | |
max_generated_tokens=max_tokens, | |
top_k=top_k, | |
top_p=top_p, | |
temperature=temperature): | |
yield answer | |
hist = answer | |
return hist | |
import gradio as gr | |
def greet(text, progress=gr.Progress()): | |
progress(0, desc="Reading") | |
docs = [] | |
for doc in sum_chain_l1(text, progress.tqdm): | |
yield '# drafting summary', doc | |
# yield 'stage 1 finished', '\n===== summarized parts =====\n'.join(doc) | |
progress(0, desc="Refinement") | |
for ans in sum_chain_l2_deprecated(doc, progress.tqdm): | |
yield '# refining summary', ans | |
return '# final result', ans | |
gr.Markdown("# Text Summarization\nStage 1 = draft -> Stage 2 = refine -> final result") | |
iface = gr.Interface(fn=greet, | |
inputs=gr.Textbox(lines=20, | |
placeholder="Text Here..."), | |
outputs=["text", "text"]) | |
iface.queue(concurrency_count=3).launch() | |