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@@ -68,11 +68,6 @@ LLM_CHAIN_PROMPT = PromptTemplate(input_variables = ["question"],
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RAG_CHAIN_PROMPT = PromptTemplate(input_variables = ["context", "question"],
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template = rag_template)
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#Plattform Keys aus den Secrets holen zu diesem Space
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HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN = os.getenv("HF_ACCESS_READ")
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OAI_API_KEY=os.getenv("OPENAI_API_KEY")
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HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN}"}
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#Pfad, wo Docs/Bilder/Filme abgelegt werden können - lokal, also hier im HF Space (sonst auf eigenem Rechner)
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@@ -492,43 +487,7 @@ def create_picture(history, prompt):
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image = Image.open(response2.raw)
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return image
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494 |
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#ein hochgeladenes Bild so vorbereiten, dass OpenAI API es annehmen kann und bearbeiten
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#muss ein base64 Bils sein und header und payload entsprechend konfigurieren
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def process_image(image_path, prompt):
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# Convert image to base64
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500 |
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with open(image_path, "rb") as image_file:
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501 |
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encoded_string = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')
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502 |
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503 |
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504 |
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# Prepare the data for the API request (specific to the API you're using)
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headers = {
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"Content-Type": "application/json",
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507 |
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"Authorization": f"Bearer {OAI_API_KEY}"
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508 |
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}
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509 |
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510 |
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payload = {
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"model": MODEL_NAME_IMAGE,
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512 |
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"messages": [
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513 |
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{
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514 |
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"role": "user",
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515 |
-
"content": [
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516 |
-
{
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517 |
-
"type": "text",
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518 |
-
"text": prompt
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519 |
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},
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520 |
-
{
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521 |
-
"type": "image_url",
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522 |
-
"image_url": {
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523 |
-
"url": f"data:image/jpeg;base64,{encoded_string}"
|
524 |
-
}
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525 |
-
}
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526 |
-
]
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527 |
-
}
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528 |
-
],
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529 |
-
"max_tokens": 300
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530 |
-
}
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531 |
-
return headers, payload
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532 |
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#zur Zeit nicht im Gebrauch
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RAG_CHAIN_PROMPT = PromptTemplate(input_variables = ["context", "question"],
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69 |
template = rag_template)
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#Pfad, wo Docs/Bilder/Filme abgelegt werden können - lokal, also hier im HF Space (sonst auf eigenem Rechner)
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image = Image.open(response2.raw)
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488 |
return image
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+
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#zur Zeit nicht im Gebrauch
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