# Hugging Face LLaMA Recipes 参照: https://github.com/huggingface/huggingface-llama-recipes/blob/main/inference-api.ipynb # huggingface-llama-recipes: https://github.com/huggingface/huggingface-llama-recipes/tree/main import gradio as gr from openai import OpenAI import os import httpx # 環境変数からHugging Faceのアクセストークンを取得 ACCESS_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN") # httpx.Clientを明示的に指定 http_client = httpx.Client(base_url="https://api-inference.huggingface.co/v1/") # OpenAIクライアントを初期化 client = OpenAI( api_key=ACCESS_TOKEN, http_client=http_client, ) def respond( message, history: list[tuple[str, str]], system_message, max_tokens, temperature, top_p, ): # システムメッセージを含むメッセージリストを作成 messages = [{"role": "system", "content": system_message}] # 既存の履歴をメッセージリストに追加 for val in history: if val[0]: messages.append({"role": "user", "content": val[0]}) if val[1]: messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]}) # 新しいユーザーのメッセージをメッセージリストに追加 messages.append({"role": "user", "content": message}) response = "" # チャット補完を非同期にリクエスト for message in client.chat.completions.create( model="Sakalti/model-3", max_tokens=max_tokens, stream=True, temperature=temperature, top_p=top_p, messages=messages, ): token = message.choices[0].delta.content response += token yield response # Gradioチャットボットを初期化 chatbot = gr.Chatbot(height=600) # Gradioチャットインターフェースを作成 demo = gr.ChatInterface( respond, additional_inputs=[ gr.Textbox(value="", label="System message"), gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"), gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"), gr.Slider( minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-P", ), ], fill_height=True, chatbot=chatbot, theme="Nymbo/Nymbo_Theme", ) # インターフェースを起動 if __name__ == "__main__": demo.launch()