File size: 2,778 Bytes
c3dfc09 dc0ecdd d50b213 dc0ecdd c3dfc09 d50b213 87d732e c3dfc09 87d732e 89224bc dc0ecdd d50b213 dc0ecdd c3dfc09 d50b213 dc0ecdd c3dfc09 dc0ecdd c3dfc09 |
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 68 69 70 71 |
import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient
"""
Для получения дополнительной информации о поддержке Inference API в `huggingface_hub` ознакомьтесь с документацией: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
"""
client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
def respond(
message,
history: list[tuple[str, str]],
system_message,
max_tokens,
temperature,
top_p,
):
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})
# Проверка на приветствие или запрос медицинской информации
if message.lower() in ["привет", "здравствуйте", "hello", "hi"]:
response = "Привет! Как я могу помочь вам сегодня?"
elif "предварительный диагноз" in message.lower() or "операция" in message.lower():
response = (
"Каков предварительный диагноз? Какая операция требуется (если требуется)? "
"Уточняющие вопросы для постановки диагноза (если требуется бот)."
)
else:
response = ""
for message in client.chat_completion(
messages,
max_tokens=max_tokens,
stream=True,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
):
token = message.choices[0].delta.content
response += token
yield response
yield response
"""
Для получения информации о том, как настроить ChatInterface, ознакомьтесь с документацией gradio: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
"""
demo = gr.ChatInterface(
respond,
additional_inputs=[
gr.Textbox(value="Предварительный диагноз: Операция: (требуется или нет, то какая)", 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)",
),
],
)
if __name__ == "__main__":
demo.launch()
|