File size: 2,663 Bytes
c3dfc09
 
 
e712661
c3dfc09
 
 
 
 
 
 
 
 
 
e712661
c3dfc09
 
 
 
 
 
 
 
 
 
c738b02
87d732e
e712661
87d732e
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
c3dfc09
e712661
 
 
e1f2405
87d732e
89224bc
e712661
c3dfc09
 
 
e1f2405
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
import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient

# Инициализация клиента для взаимодействия с моделью
client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")

def respond(
    message,
    history: list[tuple[str, str]],
    system_message,
    max_tokens,
    temperature,
    top_p,
):
    # Формирование списка сообщений для отправки в модель
    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
    if message.lower() in ["привет", "здравствуйте", "hello", "hi"]:
        response = "Привет! Как я могу помочь вам сегодня? Пожалуйста, опишите симптомы."
    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

        # Форматирование ответа
        if "предварительный диагноз" in message.lower() or "операция" in message.lower():
            response = f"Диагноз предварительный: {response.split('Диагноз предварительный:')[-1].split(',')[0].strip()}, Операция: {response.split('Операция:')[-1].split(',')[0].strip()}, Лечение: {response.split('Лечение:')[-1].strip()}"

    yield response

# Создание интерфейса чата с помощью Gradio
demo = gr.ChatInterface(
    respond,
    additional_inputs=[
        gr.Textbox(value="Привет. Я помощник врача! 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()