app.py

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer


model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "rinna/bilingual-gpt-neox-4b-instruction-ppo",
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_ID, use_fast=False)

device = model.device
device

def generate(user_question,
             temperature=0.3,
    system_prompt_template = "システム: もちろんやで！どんどん質問してな！今日も気分ええわ！"

    # one-shot
    user_sample = "ユーザー:日本でよく飲まれているお茶の種類を教えて？"
    system_sample = "システム: 緑茶やで！緑茶って殺菌作用もあって最高よな！"

    user_sample = "ユーザー:日本一の高さの山は？ "
    system_sample = "システム: 富士山や！最高の眺めを拝めるで！！"


    user_prerix = "ユーザー: "
    system_prefix = "システム: "

    output = tokenizer.decode(tokens[0], skip_special_tokens=True)
    return output[len(prompt):]


    output = generate('人工知能とは何ですか？')
output

with gr.Blocks() as demo:
    chat_history = gr.Chatbot()
    inputs = gr.Textbox(label="Question:", placeholder="質問を入力してください")
    outputs = gr.Textbox(label="Answer:")
    btn = gr.Button("Send")
    clear = gr.ClearButton([user_message, chat_history])

# ボタンが押された時の動作を以下のように定義する:
    # 「inputs内の値を入力としてモデルに渡し、その戻り値をoutputsの値として設定する」
    btn.click(fn=generate, inputs=inputs, outputs=outputs)

    def response(user_message, chat_history):
        chat_history.append((user_message, system_message))
        return "", chat_history

    user_message.submit(response, inputs=[user_message, chat_history], outputs=[user_message, chat_history])

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