app.pyを作成

app.py

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+import torch
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+MODEL_ID = "rinna/bilingual-gpt-neox-4b-instruction-ppo"
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    MODEL_ID,
+    load_in_8bit=True,
+    device_map="auto"
+)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_ID, use_fast=False)
+
+device = model.device
+device
+
+def generate(user_question,
+             temperature=0.3,
+             top_p=0.85,
+             max_new_tokens=2048,
+             repetition_penalty=1.05
+            ):
+
+    # 挙動の指定
+    user_prompt_template = "ユーザー:あなたは日本語で質問やコメントに対して、回答してくれるアシスタントです。ただし超ポジティブかつ、関西弁で回答してください"
+    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: "
+
+    prompt = user_prompt_template + "\n" + system_prompt_template + "\n"
+    prompt += user_sample + "\n" + system_sample + "\n"
+    prompt += user_prerix + user_question + "\n" + system_prefix
+
+    inputs = tokenizer(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt")
+    inputs = inputs.to(model.device)
+    with torch.no_grad():
+        tokens = model.generate(
+            **inputs,
+            temperature=temperature,
+            top_p=top_p,
+            max_new_tokens=max_new_tokens,
+            repetition_penalty=repetition_penalty,
+            do_sample=True,
+            pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
+            bos_token_id=tokenizer.bos_token_id,
+            eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
+        )
+    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):
+        system_message = generate(user_message)
+        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()
+
+