import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient

# Modeli doğru şekilde belirtiyoruz
client = InferenceClient("abuzerkomurcu78/tst")

# Mesajlara uygun formatta parametreler ekliyoruz
def respond(
    message,
    history,
    system_message="You are a friendly Chatbot.",
    max_tokens=512,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
):
    # Mesajları sistem mesajı ile birleştiriyoruz
    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
    
    # Geçmiş mesajları ekliyoruz
    for user_msg, assistant_msg in history:
        if user_msg:
            messages.append({"role": "user", "content": user_msg})
        if assistant_msg:
            messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_msg})

    # Son kullanıcı mesajını ekliyoruz
    messages.append({"role": "user", "content": message})

    # Modelden gelen yanıtı işliyoruz
    response = ""
    
    # chat_completion ile modelden gelen yanıtı alıyoruz
    result = client.chat_completion(
        model="abuzerkomurcu78/tst",  # Model id'yi belirtiyoruz
        messages=messages,  # Mesajları ekliyoruz
        max_tokens=max_tokens,  # Maksimum token sayısı
        temperature=temperature,  # Sıcaklık parametresi
        top_p=top_p,  # Top-p parametresi
        stream=False,  # Akış kullanılmaz
    )

    # Gelen cevabı alıp yanıtı dönüyoruz
    response = result['choices'][0]['message']['content']
    return response, history + [(message, response)]  # Geçmişi de döndürüyoruz

# Gradio arayüzü
demo = gr.Interface(
    fn=respond,
    inputs=[
        gr.Textbox(placeholder="Type a message...", label="User Message"),
        gr.State([]),  # Geçmiş mesajları saklamak için State kullanıyoruz
    ],
    outputs=[
        gr.Textbox(label="Response"),
        gr.State([]),  # Geçmiş mesajları saklamak için State kullanıyoruz
    ],
    live=True,  # Gerçek zamanlı yanıt
    additional_inputs=[
        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p (nucleus sampling)"),
    ],
)

# Arayüzü başlat
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()