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import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient
# Crear el cliente de inferencia para el modelo de conversaci贸n
client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
# Funci贸n para responder basada en el historial de la conversaci贸n
def respond(user_message, history, context, max_tokens, temperature, top_p):
# Construir el historial de la conversaci贸n
messages = [{"role": "system", "content": context}]
for msg in history:
messages.append({"role": "assistant", "content": msg["assistant"]})
messages.append({"role": "user", "content": msg["user"]})
messages.append({"role": "user", "content": user_message})
response = ""
# Generar la respuesta del modelo de conversaci贸n
for message in client.chat_completion(
messages,
max_tokens=max_tokens,
stream=True,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
):
token = message.choices[0].delta.content
response += token
yield response
# Interfaz de Gradio para la aplicaci贸n web
demo = gr.Interface(
fn=respond,
inputs=[
gr.Textbox(lines=2, placeholder="Escribe tu mensaje aqu铆...", label="Mensaje del usuario"),
gr.Label(text="Historial de la conversaci贸n (煤ltimos 5 mensajes):"),
gr.Textbox(lines=2, placeholder="Mensaje 1...", label="Mensaje 1 (asistente)"),
gr.Textbox(lines=2, placeholder="Mensaje 2...", label="Mensaje 2 (usuario)"),
gr.Textbox(lines=2, placeholder="Mensaje 3...", label="Mensaje 3 (asistente)"),
gr.Textbox(lines=2, placeholder="Mensaje 4...", label="Mensaje 4 (usuario)"),
gr.Textbox(lines=2, placeholder="Mensaje 5...", label="Mensaje 5 (asistente)"),
gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="M谩ximo de tokens"),
gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperatura"),
gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p (muestreo de n煤cleo)"),
],
outputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Respuesta del bot...", label="Respuesta del bot"),
title="ChatBot Interactivo",
)
# Lanzar la interfaz de Gradio
if __name__ == "__main__":
demo.launch()
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