#!/usr/bin/env python
from datetime import datetime
import locale
import os
from threading import Thread
from typing import Iterator
import gradio as gr
import spaces
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextIteratorStreamer
MAX_MAX_NEW_TOKENS = 1536
DEFAULT_MAX_NEW_TOKENS = 1024
MAX_INPUT_TOKEN_LENGTH = int(os.getenv("MAX_INPUT_TOKEN_LENGTH", "8192"))
model_id = "BramVanroy/fietje-2b-chat"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
model = model.to("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
tokenizer.pad_token_id = tokenizer.eos_token_id
@spaces.GPU
def generate(
message: str,
chat_history: list[tuple[str, str]],
max_new_tokens: int = 1024,
temperature: float = 1,
top_p: float = 1.,
top_k: int = 50,
repetition_penalty: float = 1.,
do_sample: bool = False,
) -> Iterator[str]:
# Get Dutch date formatting locale
try:
locale.setlocale(locale.LC_ALL, "nl-NL")
except locale.Error:
pass
now = datetime.now()
now_str = now.strftime("%B %d, %Y, %H:%M:%S")
# Reset locale
try:
locale.setlocale(locale.LC_ALL, locale.getdefaultlocale())
except locale.Error:
pass
conversation = [
{
"role": "system",
"content": f"Je bent Fietje, een behulpzame, efficiënte en enthousiaste AI-assistent die in het Nederlands communiceert."
f" Je werd gemaakt door Bram Vanroy, een onderzoeker aan de KU Leuven en het Instituut voor de Nederlandse Taal (INT)."
f" De huidige datum en tijd is {now_str}."
}
]
for user, assistant in chat_history:
conversation.extend([{"role": "user", "content": user}, {"role": "assistant", "content": assistant}])
conversation.append({"role": "user", "content": message})
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(conversation, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
if input_ids.shape[1] > MAX_INPUT_TOKEN_LENGTH:
input_ids = input_ids[:, -MAX_INPUT_TOKEN_LENGTH:]
gr.Warning(f"Trimmed input from conversation as it was longer than {MAX_INPUT_TOKEN_LENGTH} tokens.")
input_ids = input_ids.to(model.device)
streamer = TextIteratorStreamer(tokenizer, timeout=10.0, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
generate_kwargs = dict(
{"input_ids": input_ids},
streamer=streamer,
max_new_tokens=max_new_tokens,
do_sample=do_sample,
top_p=top_p,
top_k=top_k,
temperature=temperature,
num_beams=1,
repetition_penalty=repetition_penalty,
)
t = Thread(target=model.generate, kwargs=generate_kwargs)
t.start()
outputs = []
for text in streamer:
outputs.append(text)
yield "".join(outputs)
chat_interface = gr.ChatInterface(
fn=generate,
chatbot=gr.Chatbot(height=450,
label="Fietje",
show_share_button=True,
avatar_images=(None, 'fietje-2b-avatar.png')),
additional_inputs=[
gr.Slider(
label="Max new tokens",
minimum=1,
maximum=MAX_MAX_NEW_TOKENS,
step=1,
value=DEFAULT_MAX_NEW_TOKENS,
),
gr.Slider(
label="Temperature",
minimum=0.05,
maximum=2,
step=0.05,
value=1.0,
),
gr.Slider(
label="Top-p (nucleus sampling)",
minimum=0.05,
maximum=1.0,
step=0.05,
value=1.0,
),
gr.Slider(
label="Top-k",
minimum=1,
maximum=1000,
step=1,
value=50,
),
gr.Slider(
label="Repetition penalty",
minimum=1.0,
maximum=2.0,
step=0.05,
value=1.,
),
gr.Checkbox(
label="Do sample",
value=False,
)
],
examples=[
["""Vraagje: welk woord hoort er niet in dit rijtje thuis: "auto, vliegtuig, geit, bus"?"""],
["Wat is het grootste in de winter, een Aziatische olifant of het Atomium?"],
["Schrijf een nieuwsbericht voor De Speld over de inzet van een kudde geiten door het Nederlands Forensisch Instituut"],
["Wat zijn drie leuke dingen om te doen als ik een weekendje naar Belgisch Limburg ga?"],
["Met wie trad clown Bassie op?"],
["Kan je naar de maan fietsen? Redeneer stap voor stap."],
["Ik wil in Python een nieuwe abstracte klasse aanmaken die `Dier` heet en die een abstracte methode `geluid_maken` heeft. Maak daarnaast ook een subklasse `Geit` aan, met een passende invulling van `geluid_maken` voor dit mekkerende dier."],
["Wat is het belang van open-source taalmodellen?"],
],
title="Fietje",
description="""\
GEITje 7B ultra is een geavanceerde versie van GEITje, verder getraind op uitgebreide chat datasets en ook op een preferentiedataset om beter te aligneren met het gedrag van een gewenste chatbot, in dit geval gpt-4-turbo. Om tot dit model te komen werden nieuwe, grote datasets aangelegd, die ook openbaar beschikbaar zijn. Voor meer informatie over dit model en de datasets, [zie deze Hugging Face post](https://huggingface.co/posts/BramVanroy/679226771675158). Wat meer informatie over deze demo vind je onderaan deze pagina.
""",
submit_btn="Genereer",
stop_btn="Stop",
retry_btn="🔄 Opnieuw",
undo_btn="↩️ Ongedaan maken",
clear_btn="🗑️ Wissen",
)
with gr.Blocks(css="style.css") as demo:
chat_interface.render()
gr.Markdown("""\
## Opmerkingen
Hoewel dit model gealigneerd is met AI feedback (van gpt-4-turbo), kan en zal het nog steeds fouten maken, leugens verzinnen, redeneringsfouten maken, en misschien wel stoute dingen vertellen. Gebruik dit model dus op eigen risico en controleer de output zelf!
Als je problemen ondervindt, [rapporteer die dan gerust](https://huggingface.co/spaces/BramVanroy/fietje-2b/discussions), al zal ik er waarschijnlijk niet veel aan kunnen verhelpen! Toch is het goed om een verslag bij te houden van mogelijke vooroordelen of problemen die het model heeft, zodat daar in toekomstige ontwikkelingen rekening mee gehouden kan worden.
In deze demo wordt gebruik gemaakt van deze system message:
> Je bent Fietje, een behulpzame, efficiënte en enthousiaste AI-assistent die in het Nederlands communiceert. Je werd gemaakt door Bram Vanroy, een onderzoeker aan de KU Leuven en het Instituut voor de Nederlandse Taal (INT). De huidige datum en tijd is {huidige_tijd}.
""")
if __name__ == "__main__":
demo.queue(max_size=20).launch()
