update

requirements.txt

@@ -1 +1,7 @@
-huggingface_hub==0.25.2
+huggingface_hub==0.25.2
+transformers
+torch
+requests
+Pillow
+open_clip_torch
+ftfy

wap.py

@@ -0,0 +1,96 @@
+import gradio as gr
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer
+import torch
+
+# Modell und Tokenizer laden
+model_name = "Mario12355/llama_3.1_20.11_fini_dpo"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    torch_dtype=torch.float16,
+    device_map="auto"
+)
+
+# Dein Alpaca-Prompt Template
+alpaca_prompt = """### Instruction:
+{}
+
+### Input:
+{}
+
+### Response:
+{}"""
+
+def translate(
+    message,
+    history,
+    direction,
+    max_tokens=128
+):
+    # Richtung bestimmen und Anweisung formatieren
+    if direction == "hochdeutsch_to_schwaebisch":
+        instruction = "Übersetze den hochdeutschen Text ins Schwäbische. Achte auf eine sinnvolle und korrekte Satzbildung!"
+    elif direction == "schwaebisch_to_hochdeutsch":
+        instruction = "Übersetze den schwäbischen Text ins Hochdeutsche. Achte auf eine sinnvolle und korrekte Satzbildung!"
+    else:
+        raise ValueError("Ungültige Übersetzungsrichtung")
+
+    # Input für das Modell vorbereiten
+    inputs = tokenizer(
+        [alpaca_prompt.format(instruction, message, "")],
+        return_tensors="pt"
+    ).to(model.device)
+
+    # Streaming-Generator erstellen
+    response = ""
+    streamer = TextStreamer(tokenizer)
+    
+    # Generator-Konfiguration
+    generation_config = {
+        "max_new_tokens": max_tokens,
+        "do_sample": True,
+        "temperature": 0.7,
+        "top_p": 0.95,
+        "streamer": streamer,
+        **inputs
+    }
+
+    # Text generieren und streamen
+    for output in model.generate(**generation_config):
+        # Token decodieren und zum Response hinzufügen
+        new_text = tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True)
+        if new_text != response:  # Nur neue Tokens ausgeben
+            yield new_text
+
+# Gradio Interface erstellen
+demo = gr.ChatInterface(
+    translate,
+    additional_inputs=[
+        gr.Radio(
+            choices=["hochdeutsch_to_schwaebisch", "schwaebisch_to_hochdeutsch"],
+            value="hochdeutsch_to_schwaebisch",
+            label="Übersetzungsrichtung"
+        ),
+        gr.Slider(
+            minimum=32,
+            maximum=2048,
+            value=128,
+            step=32,
+            label="Maximale Anzahl neuer Tokens"
+        )
+    ],
+    title="Schwäbisch Übersetzer",
+    description="""Dieser Übersetzer kann Texte zwischen Hochdeutsch und Schwäbisch übersetzen. 
+                   Wählen Sie die gewünschte Übersetzungsrichtung und geben Sie Ihren Text ein.""",
+    examples=[
+        ["Guten Tag, wie geht es Ihnen?", "hochdeutsch_to_schwaebisch"],
+        ["Griaß Gott, wie goht's dir?", "schwaebisch_to_hochdeutsch"]
+    ]
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(
+        share=True,
+        show_error=True,
+        cache_examples=True
+    )