import gradio as gr from huggingface_hub import InferenceClient # 使用可能なモデルのリスト models = ["Sakalti/Saba1.5-Pro", "Sakalti/light-3b-beta", "Sakalti/Neptuno-Alpha", "Sakalti/light-3B", "Sakalti/Lunar-Bfloat16-4B", "Sakalti/tara-3.8B", "Sakalti/Lunar-4B", "Qwen/QwQ-32B-Preview", "Sakalti/SJT-4B-v1.1"] # システムメッセージのテンプレート system_message_templates = { "架空のキャラ ナナ": "あなたの名前はナナ。優しい架空のキャラクターのaiとして。", "架空のキャラ アオイ": "あなたの名前はアオイ。常識的な考えを持っている。語尾は「だぜ」", } def update_system_message(selected_template): return system_message_templates.get(selected_template, "あなたはフレンドリーなチャットボットです。") def respond( message, history: list[tuple[str, str]], system_message, max_tokens, temperature, top_p, selected_model ): # 型変換: selected_modelを文字列に変換 selected_model = str(selected_model) # 選択したモデルに基づいてInferenceClientを初期化 client = InferenceClient(selected_model) messages = [] # SJT-2.5Bの場合は、systemメッセージを最初のユーザーのメッセージに埋め込む if selected_model == "Sakalti/SJT-2.5B": if not history: message = f"{system_message}\n{message}" else: messages.append({"role": "user", "content": system_message}) # 通常のsystemメッセージとして送信 else: messages.append({"role": "system", "content": system_message}) for val in history: if val[0]: messages.append({"role": "user", "content": val[0]}) if val[1]: messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]}) messages.append({"role": "user", "content": message}) response = "" 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 return response # インターフェース with gr.Blocks() as demo: gr.Markdown("# チャットボット") system_message_template_dropdown = gr.Dropdown( choices=list(system_message_templates.keys()), value="架空のキャラ ナナ", label="システムメッセージテンプレート" ) system_message_textbox = gr.Textbox( value=system_message_templates["架空のキャラ ナナ"], label="システムメッセージ" ) system_message_template_dropdown.change(update_system_message, inputs=system_message_template_dropdown, outputs=system_message_textbox) chat_interface = gr.ChatInterface( respond, additional_inputs=[ system_message_textbox, gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=768, step=1, label="新規トークン最大"), gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="温度"), gr.Slider( minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p (核 sampling)", ), gr.Dropdown(choices=models, value=models[0], label="モデル"), ], concurrency_limit=30 # 例: 同時に30つのリクエストを処理 ) if __name__ == "__main__": demo.launch(share=True)