Spaces:
Running
Running
File size: 2,170 Bytes
56da996 1afab97 56da996 1afab97 56da996 db5829b 1afab97 db5829b 1afab97 56da996 1afab97 db5829b 1afab97 db5829b 8922e87 db5829b 8922e87 db5829b 1afab97 8922e87 56da996 8922e87 1afab97 db5829b |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 |
import gradio as gr
from gradio_client import Client
# Создаем клиент для взаимодействия с API
client = Client("llamameta/Pixtral-Large-Instruct-2411")
def respond(
message,
history: list[tuple[str, str]],
system_message,
max_tokens,
temperature,
top_p,
):
# Формируем сообщения для отправки в API
messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
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})
# Генерируем ответ от чат-бота
response = client.predict(
message=message,
system_message=system_message,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
api_name="/chat"
)
yield response
# Определяем интерфейс Gradio
demo = gr.ChatInterface(
respond,
additional_inputs=[
gr.Textbox(value="Вы дружелюбный чат-бот, созданный balianone.com", label="Системное сообщение"),
gr.Slider(minimum=100, maximum=18000, value=18000, step=1, label="Максимальное количество новых токенов"),
gr.Slider(minimum=0.0, maximum=1.0, value=0.7, step=0.1, label="Температура"),
gr.Slider(
minimum=0.0,
maximum=1.0,
value=0.95,
step=0.05,
label="Top-p (нуклеарное сэмплирование)",
),
],
title="Чат-бот с использованием Pixtral-Large-Instruct",
description="Простой чат-бот, использующий модель Pixtral-Large-Instruct для генерации ответов."
)
# Добавляем CSS для скрытия футера
demo.css = """
#footer {
display: none;
}
"""
# Запускаем интерфейс
if __name__ == "__main__":
demo.launch()
|