import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient

"""
Для получения дополнительной информации о поддержке API Inference в `huggingface_hub`, пожалуйста, 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,
):
    # Устанавливаем приветственное сообщение для системы
    system_message = "Привет! Я доктор в больнице EMS штата Alta! Напиши внизу симптомы заболевания и я поставлю предварительный диагноз! И хирургическую операцию, если надо будет ее провести."

    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]

    # Включаем системное сообщение в начальный ответ
    if not history:
        messages.append({"role": "assistant", "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})

    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

"""
Для получения информации о том, как настроить интерфейс чата, ознакомьтесь с документацией gradio: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
"""
demo = gr.ChatInterface(
    respond,
    additional_inputs=[
        gr.Textbox(value="Я - доктор.", label="Системное сообщение"),
        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Максимальное количество новых токенов"),
        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Температура"),
        gr.Slider(
            minimum=0.1,
            maximum=1.0,
            value=0.95,
            step=0.05,
            label="Top-p (выборка по ядру)",
        ),
    ],
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()