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()