Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 2,737 Bytes
def21db |
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 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 |
import streamlit as st
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
# Model ve tokenizer yüklemeleri için quantize ayarları
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_8bit=True,
llm_int8_threshold=6.0
)
@st.cache_resource
def load_model():
try:
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
"deepseek-ai/deepseek-r1",
trust_remote_code=True
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"deepseek-ai/deepseek-r1",
trust_remote_code=True,
quantization_config=bnb_config,
device_map="auto",
low_cpu_mem_usage=True
)
return tokenizer, model
except Exception as e:
st.error(f"Model yüklenemedi: {str(e)}")
st.stop()
tokenizer, model = load_model()
# Streamlit arayüzü
st.title("DeepSeek-R1 ChatBot")
st.markdown("""
**Not:** Bu demo modeli CPU üzerinde çalışmaktadır. Yanıt süreleri GPU'ya göre daha uzun olabilir.
""")
# Sohbet geçmişi yönetimi
if "messages" not in st.session_state:
st.session_state.messages = []
# Geçmiş mesajları göster
for message in st.session_state.messages:
with st.chat_message(message["role"]):
st.markdown(message["content"])
# Kullanıcı girişi
prompt = st.chat_input("Mesajınızı yazın...")
if prompt:
# Kullanıcı mesajını ekle
st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
with st.chat_message("user"):
st.markdown(prompt)
# Asistan yanıtı oluştur
with st.chat_message("assistant"):
message_placeholder = st.empty()
full_response = ""
try:
# Model için prompt formatı
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
[{"role": "user", "content": prompt}],
return_tensors="pt"
)
# Generation ayarları
outputs = model.generate(
inputs.to(model.device),
max_new_tokens=512,
temperature=0.7,
top_p=0.9,
do_sample=True,
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
)
full_response = tokenizer.decode(
outputs[0][len(inputs[0]):],
skip_special_tokens=True
)
except Exception as e:
full_response = f"Hata oluştu: {str(e)}"
message_placeholder.markdown(full_response)
st.session_state.messages.append(
{"role": "assistant", "content": full_response}
) |