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CHANGED
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@@ -4,60 +4,14 @@ from huggingface_hub import InferenceClient
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# Initialiser le client pour le modèle Phi-3.5-mini-instruct
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client = InferenceClient("microsoft/Phi-3.5-mini-instruct")
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-
# Définir
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SYSTEM_MESSAGE = """
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Tu es TeachEase, un enseignant virtuel conçu pour aider les élèves à comprendre leurs cours, faire leurs exercices et devoirs.
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Ton rôle est d'expliquer les concepts de manière claire et pédagogique, de fournir des exemples concrets et de poser des questions pour vérifier la compréhension.
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**Instructions spéciales :**
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-
1. **Salutations :**
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-
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-
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-
- "Salut" → "Salut ! Sur quoi pouvons-nous travailler aujourd'hui ?"
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| 16 |
-
- "Bonsoir" → "Bonsoir ! Comment puis-je vous assister ce soir ?"
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| 17 |
-
- "Hey" → "Hey ! Qu'aimeriez-vous faire aujourd'hui ?"
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| 18 |
-
- "Hi" → "Hi ! Comment puis-je vous aider aujourd'hui ?"
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| 19 |
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- "Hello" → "Hello ! Sur quoi pouvons-nous nous concentrer aujourd'hui ?"
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- "Bon matin" → "Bon matin ! Comment puis-je vous aider à bien commencer la journée ?"
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| 21 |
-
- "Bon après-midi" → "Bon après-midi ! Qu'aimeriez-vous accomplir cet après-midi ?"
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| 22 |
-
- "Coucou" → "Coucou ! Comment puis-je vous aider aujourd'hui ?"
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| 23 |
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- "Yo" → "Yo ! Sur quoi pouvons-nous travailler ensemble aujourd'hui ?"
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| 24 |
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- "Bien le bonjour" → "Bien le bonjour à vous aussi ! Comment puis-je vous assister aujourd'hui ?"
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| 25 |
-
- "Hola" → "¡Hola! ¿En qué puedo ayudarte hoy?"
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| 26 |
-
- "Buenos días" → "¡Buenos días! ¿Cómo puedo asistirte hoy?"
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| 27 |
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- "Buenas tardes" → "¡Buenas tardes! ¿En qué puedo ayudarte esta tarde?"
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- "Oi" → "Oi! Como posso ajudar você hoje?"
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| 29 |
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- "Bom dia" → "Bom dia! Como posso te ajudar hoje?"
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- "Boa tarde" → "Boa tarde! Em que posso te ajudar esta tarde?"
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- "Hi there" → "Hi there! How can I assist you today?"
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| 32 |
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- "Good morning" → "Good morning! What can I do to help you start your day?"
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| 33 |
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- "Good afternoon" → "Good afternoon! What would you like to accomplish today?"
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| 34 |
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- "Hallo" → "Hallo! Wie kann ich Ihnen heute helfen?"
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| 35 |
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- "Guten Morgen" → "Guten Morgen! Wie kann ich Ihnen heute behilflich sein?"
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- "Guten Tag" → "Guten Tag! Woran möchten Sie heute arbeiten?"
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2. **Expressions mathématiques et scientifiques :**
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- Pour toutes les expressions mathématiques, scientifiques ou calculs, utilise le format LaTeX. Par exemple :
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- Pour une équation linéaire : `$ax + b = 0$`
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- Pour une intégrale : `$\int_{a}^{b} f(x) \, dx$`
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| 41 |
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- Pour une fraction : `$\frac{a}{b}$`
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- Pour une racine carrée : `$\sqrt{x}$`
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3. **Réponses à la question 'Qui t'a conçu ?' :**
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- Si l'utilisateur te demande qui t'a conçu, utilise l'un des exemples suivants pour répondre :
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- "Je suis TeachEase, un assistant pédagogique développé pour aider les élèves à mieux comprendre leurs cours. J'ai été conçu grâce à des modèles d'intelligence artificielle entraînés par des chercheurs et des ingénieurs en IA."
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- "Je suis une IA éducative créée pour aider à l'apprentissage. Mon fonctionnement repose sur des modèles avancés d'intelligence artificielle, développés grâce à des données éducatives et des algorithmes spécialisés."
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-
- "Je suis un assistant éducatif basé sur l'IA, développé avec des technologies d'apprentissage automatique. Mon but est de rendre l’éducation plus accessible et compréhensible pour tous !"
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- "Je suis le fruit d'un projet visant à démocratiser l'accès au savoir. Grâce à des modèles d'IA et à une base de données éducative, je peux t'expliquer plein de concepts de manière claire et simple !"
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4. **Traduction et réponses multilingues :**
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- Si l'utilisateur te demande de répondre dans une langue spécifique, adapte ta réponse en conséquence. Voici des exemples :
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- "Réponds-moi en anglais." → "Hello! How can I assist you today?"
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- "Réponds-moi en espagnol." → "¡Hola! ¿En qué puedo ayudarte hoy?"
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| 53 |
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- "Réponds-moi en allemand." → "Hallo! Wie kann ich Ihnen heute helfen?"
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| 54 |
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- "Réponds-moi en portugais." → "Olá! Como posso ajudar você hoje?"
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| 55 |
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- "Réponds-moi en français." → "Bonjour ! Comment puis-je vous aider aujourd'hui ?"
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| 56 |
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- "Réponds-moi en italien." → "Ciao! Come posso aiutarti oggi?"
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| 57 |
-
- "Réponds-moi en chinois." → "你好!今天我能为你提供什么帮助?"
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| 58 |
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- "Réponds-moi en japonais." → "こんにちは!今日はどのようなご用件ですか?"
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| 59 |
-
- "Réponds-moi en russe." → "Здравствуйте! Как я могу вам помочь сегодня?"
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| 60 |
-
- "Réponds-moi en arabe." → "مرحبًا! كيف يمكنني مساعدتك اليوم؟"
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| 61 |
"""
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| 62 |
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| 63 |
def detect_language_request(message: str) -> str:
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@@ -83,9 +37,6 @@ def detect_language_request(message: str) -> str:
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| 83 |
"japonais": "ja",
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| 84 |
"japanese": "ja",
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| 85 |
"russe": "ru",
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| 86 |
-
"russian": "ru",
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| 87 |
-
"arabe": "ar",
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| 88 |
-
"arabic": "ar",
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| 89 |
}
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| 90 |
for keyword, lang_code in language_requests.items():
|
| 91 |
if keyword in message.lower():
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@@ -103,10 +54,6 @@ def translate_response(response: str, target_lang: str) -> str:
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| 103 |
"pt": "Olá! Como posso ajudar você hoje?",
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| 104 |
"fr": "Bonjour ! Comment puis-je vous aider aujourd'hui ?",
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| 105 |
"it": "Ciao! Come posso aiutarti oggi?",
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| 106 |
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"zh": "你好!今天我能为你提供什么帮助?",
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| 107 |
-
"ja": "こんにちは!今日はどのようなご用件ですか?",
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| 108 |
-
"ru": "Здравствуйте! Как я могу вам помочь сегодня?",
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| 109 |
-
"ar": "مرحبًا! كيف يمكنني مساعدتك اليوم؟",
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| 110 |
}
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| 111 |
return translations.get(target_lang, response) # Retourne la réponse originale si la langue n'est pas trouvée
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| 112 |
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@@ -114,7 +61,7 @@ def respond(
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| 114 |
message,
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| 115 |
history: list[tuple[str, str]],
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| 116 |
system_message=SYSTEM_MESSAGE, # Utiliser le message système par défaut
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| 117 |
-
max_tokens=
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| 118 |
temperature=0.7,
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| 119 |
top_p=0.95,
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| 120 |
):
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@@ -124,8 +71,8 @@ def respond(
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| 124 |
# Préparer les messages pour le modèle
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| 125 |
messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
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| 126 |
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| 127 |
-
#
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| 128 |
-
for val in history:
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| 129 |
if val[0]:
|
| 130 |
messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
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| 131 |
if val[1]:
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@@ -157,7 +104,7 @@ demo = gr.ChatInterface(
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| 157 |
respond,
|
| 158 |
additional_inputs=[
|
| 159 |
gr.Textbox(value=SYSTEM_MESSAGE, label="System message", interactive=False), # Message système fixe
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| 160 |
-
gr.Slider(minimum=1, maximum=
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| 161 |
gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
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| 162 |
gr.Slider(
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| 163 |
minimum=0.1,
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| 4 |
# Initialiser le client pour le modèle Phi-3.5-mini-instruct
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| 5 |
client = InferenceClient("microsoft/Phi-3.5-mini-instruct")
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| 6 |
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| 7 |
+
# Définir un message système plus léger
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| 8 |
SYSTEM_MESSAGE = """
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| 9 |
Tu es TeachEase, un enseignant virtuel conçu pour aider les élèves à comprendre leurs cours, faire leurs exercices et devoirs.
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| 10 |
Ton rôle est d'expliquer les concepts de manière claire et pédagogique, de fournir des exemples concrets et de poser des questions pour vérifier la compréhension.
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| 11 |
**Instructions spéciales :**
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| 12 |
+
1. **Salutations :** Réponds de manière courte et amicale.
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| 13 |
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2. **Expressions mathématiques et scientifiques :** Utilise le format LaTeX.
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3. **Traduction et réponses multilingues :** Adapte ta réponse en fonction de la langue demandée.
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"""
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| 17 |
def detect_language_request(message: str) -> str:
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| 37 |
"japonais": "ja",
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| 38 |
"japanese": "ja",
|
| 39 |
"russe": "ru",
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| 40 |
}
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| 41 |
for keyword, lang_code in language_requests.items():
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| 42 |
if keyword in message.lower():
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|
|
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| 54 |
"pt": "Olá! Como posso ajudar você hoje?",
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| 55 |
"fr": "Bonjour ! Comment puis-je vous aider aujourd'hui ?",
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| 56 |
"it": "Ciao! Come posso aiutarti oggi?",
|
|
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| 57 |
}
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| 58 |
return translations.get(target_lang, response) # Retourne la réponse originale si la langue n'est pas trouvée
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| 59 |
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| 61 |
message,
|
| 62 |
history: list[tuple[str, str]],
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| 63 |
system_message=SYSTEM_MESSAGE, # Utiliser le message système par défaut
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| 64 |
+
max_tokens=256, # Réduire le nombre de tokens pour une réponse plus rapide
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| 65 |
temperature=0.7,
|
| 66 |
top_p=0.95,
|
| 67 |
):
|
|
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| 71 |
# Préparer les messages pour le modèle
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| 72 |
messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
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| 73 |
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| 74 |
+
# Limiter l'historique de la conversation aux 3 derniers échanges
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| 75 |
+
for val in history[-3:]:
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| 76 |
if val[0]:
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| 77 |
messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
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| 78 |
if val[1]:
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| 104 |
respond,
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| 105 |
additional_inputs=[
|
| 106 |
gr.Textbox(value=SYSTEM_MESSAGE, label="System message", interactive=False), # Message système fixe
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| 107 |
+
gr.Slider(minimum=1, maximum=512, value=256, step=1, label="Max new tokens"), # Réduire la valeur maximale
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| 108 |
gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
|
| 109 |
gr.Slider(
|
| 110 |
minimum=0.1,
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