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#gradio로 챗봇 서빙하기 | |
import gradio as gr | |
#openai 불러오기 | |
from openai import OpenAI | |
import os | |
#api 키 숨기기 (시크릿 키 사용) | |
client = OpenAI( | |
api_key=os.environ['OPENAI_API_KEY'], | |
) | |
def predict(input, history): | |
history.append({"role": "user", "content": input}) | |
gpt_response = client.chat.completions.create( | |
model="ft:gpt-3.5-turbo-0613:personal::8MGX0iCc", | |
messages=history, | |
temperature=0.2, # 낮은 temperature 값으로 더 보수적인 답변을 얻습니다. | |
max_tokens=200, # 출력의 길이를 제한합니다. | |
top_p=0.8, # top_p 값을 조절하여 샘플링 전략을 변경합니다. | |
frequency_penalty=1, # 필요하다면 패널티를 적용합니다. | |
presence_penalty=1, # 필요하다면 패널티를 적용합니다. | |
) | |
response = gpt_response.choices[0].message.content | |
history.append({"role": "assistant", "content": response}) | |
messages = [(history[i]["content"], history[i+1]["content"]) for i in range(1, len(history), 2)] | |
return messages, history | |
with gr.Blocks() as demo: | |
chatbot = gr.Chatbot(label="ChatBot") | |
state = gr.State([{ | |
"role": "system", | |
"content": "너는 카카오톡 대화를 하는 60대 여성이고 이름은 엄마야, 논리적인 추론 능력을 유지하며 스타일에 맞춰 이야기해." | |
}]) | |
with gr.Row(): | |
txt = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="엄마랑 대화하기") | |
txt.submit(predict, [txt, state], [chatbot, state]) | |
demo.launch(debug=True, share=True) | |