Spaces:
Running on Zero
Running on Zero
| import gradio as gr | |
| import torch | |
| import spaces | |
| from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextIteratorStreamer | |
| from threading import Thread | |
| model_id = "DLMveloper/Test" | |
| tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) | |
| model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16).to("cuda") | |
| def predict(message, history): | |
| # ПРЕМУБЛЕ (Few-Shot) - заставляем модель видеть диалог | |
| prompt = """This is a conversation between a User and an AI Assistant. | |
| User: Привет! | |
| AI: Привет! Чем я могу тебе помочь сегодня? | |
| User: Как дела? | |
| AI: Я всего лишь искусственный интеллект, но я готов помочь тебе с вопросами. | |
| """ | |
| # Добавляем историю | |
| for human, bot in history: | |
| prompt += f"User: {human}\nAI: {bot}\n" | |
| # Добавляем текущее сообщение | |
| prompt += f"User: {message}\nAI:" | |
| inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") | |
| streamer = TextIteratorStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True) | |
| # Очень строгие настройки генерации | |
| generation_kwargs = dict( | |
| input_ids=inputs["input_ids"], | |
| attention_mask=inputs["attention_mask"], | |
| streamer=streamer, | |
| max_new_tokens=100, | |
| do_sample=True, | |
| temperature=0.4, # Ставим меньше, чтобы не "фантазировала" | |
| repetition_penalty=1.5, # Штраф за повторы (1.5 - очень строго) | |
| top_k=50 | |
| ) | |
| thread = Thread(target=model.generate, kwargs=generation_kwargs) | |
| thread.start() | |
| partial_text = "" | |
| for new_text in streamer: | |
| # Если модель начала генерировать бред, мы можем просто остановить её | |
| if "!!!!!!!!" in new_text: | |
| break | |
| partial_text += new_text | |
| yield partial_text | |
| gr.ChatInterface(predict).launch() | |