app.py

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()