Update app.py

app.py

@@ -2,9 +2,7 @@ import gradio as gr
 from huggingface_hub import InferenceClient
 from deep_translator import GoogleTranslator
 
-"""
-For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
-"""
+# Khởi tạo client HF và translator
 client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
 translator_vi2en = GoogleTranslator(source='vi', target='en')
 translator_en2vi = GoogleTranslator(source='en', target='vi')
@@ -13,45 +11,54 @@ def respond(
     message,
     history: list[tuple[str, str]],
     system_message,
-    max_tokens,
-    temperature,
-    top_p,
+    max_tokens=128,
+    temperature=0.5,
+    top_p=0.9,
 ):
+    # Tạo list tin nhắn bắt đầu từ hệ thống
     messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
-
+    
+    # Dịch câu hỏi của người dùng từ tiếng Việt sang tiếng Anh
     message_en = translator_vi2en.translate(message)
     
+    # Thêm các tin nhắn lịch sử vào messages
     for val in history:
-        if val[0]:
+        if val[0]:  # Tin nhắn của người dùng
             messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
-        if val[1]:
+        if val[1]:  # Tin nhắn của trợ lý
             messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
 
+    # Thêm câu hỏi của người dùng vào cuối lịch sử
     messages.append({"role": "user", "content": message_en})
 
     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
-    response_vi = translator_en2vi.translate(response)
-    
-    return response_vi
+    # Gửi yêu cầu tới mô hình và nhận kết quả
+    try:
+        for message in client.chat_completion(
+            model="HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta",
+            messages=messages,
+            max_tokens=max_tokens,
+            temperature=temperature,
+            top_p=top_p,
+        ):
+            # Tiến hành nhận phản hồi từ mô hình
+            token = message["choices"][0]["delta"]["content"]
+            response += token
 
+    except Exception as e:
+        return f"Error: {str(e)}"
+
+    # Dịch câu trả lời về tiếng Việt
+    try:
+        response_vi = translator_en2vi.translate(response)
+    except Exception:
+        response_vi = "(Không thể dịch câu trả lời về tiếng Việt)"
+
+    return response_vi
 
-"""
-For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
-"""
-demo = gr.ChatInterface(
-    respond
-)
+# Gradio UI
+demo = gr.ChatInterface(fn=respond)
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch()