User: оепишич отк аждый ап иджелает Choose a language to see the code snippets for interacting with the API.

1. Install the python client (docs) if you don't already have it installed.

copy
$ pip install gradio_client
2. Find the API endpoint below corresponding to your desired function in the app. Copy the code snippet, replacing the placeholder values with your own input data. If this is a private Space, you may need to pass your Hugging Face token as well (read more). Or use the 
API Recorder

 to automatically generate your API requests.

api_name: /enable_inputs
copy
from gradio_client import Client

client = Client("yuntian-deng/o1")
result = client.predict(
		api_name="/enable_inputs"
)
print(result)
Accepts 0 parameters:
Returns 1 element
api_name: /reset_textbox
copy
from gradio_client import Client

client = Client("yuntian-deng/o1")
result = client.predict(
		api_name="/reset_textbox"
)
print(result)
Accepts 0 parameters:
Returns 1 element
str

The output value that appears in the "Type an input and press Enter" Textbox component.

api_name: /predict
copy
from gradio_client import Client

client = Client("yuntian-deng/o1")
result = client.predict(
		inputs="Hello!!",
		top_p=1,
		temperature=1,
		chat_counter=0,
		chatbot=[],
		api_name="/predict"
)
print(result)
Accepts 5 parameters:
inputs str Required

The input value that is provided in the "Type an input and press Enter" Textbox component.

top_p float Default: 1

The input value that is provided in the "Top-p (nucleus sampling)" Slider component.

temperature float Default: 1

The input value that is provided in the "Temperature" Slider component.

chat_counter float Default: 0

The input value that is provided in the "parameter_16" Number component.

chatbot Tuple[str | Dict(file: filepath, alt_text: str | None) | Dict(component: str, value: Any, constructor_args: Dict(), props: Dict()) | None, str | Dict(file: filepath, alt_text: str | None) | Dict(component: str, value: Any, constructor_args: Dict(), props: Dict()) | None] Default: []

The input value that is provided in the "parameter_4" Chatbot component.

Returns tuple of 4 elements
[0] Tuple[str | Dict(file: filepath, alt_text: str | None) | Dict(component: str, value: Any, constructor_args: Dict(), props: Dict()) | None, str | Dict(file: filepath, alt_text: str | None) | Dict(component: str, value: Any, constructor_args: Dict(), props: Dict()) | None]

The output value that appears in the "value_4" Chatbot component.

[1] float

The output value that appears in the "value_16" Number component.

[2] str

The output value that appears in the "Status code from OpenAI server" Textbox component.

[3] str

The output value that appears in the "Type an input and press Enter" Textbox component.

api_name: /reset_textbox_1
copy
from gradio_client import Client

client = Client("yuntian-deng/o1")
result = client.predict(
		api_name="/reset_textbox_1"
)
print(result)
Accepts 0 parameters:
Returns 1 element
str

The output value that appears in the "Type an input and press Enter" Textbox component.

api_name: /predict_1
copy
from gradio_client import Client

client = Client("yuntian-deng/o1")
result = client.predict(
		inputs="Hello!!",
		top_p=1,
		temperature=1,
		chat_counter=0,
		chatbot=[],
		api_name="/predict_1"
)
print(result)
Accepts 5 parameters:
inputs str Required

The input value that is provided in the "Type an input and press Enter" Textbox component.

top_p float Default: 1

The input value that is provided in the "Top-p (nucleus sampling)" Slider component.

temperature float Default: 1

The input value that is provided in the "Temperature" Slider component.

chat_counter float Default: 0

The input value that is provided in the "parameter_16" Number component.

chatbot Tuple[str | Dict(file: filepath, alt_text: str | None) | Dict(component: str, value: Any, constructor_args: Dict(), props: Dict()) | None, str | Dict(file: filepath, alt_text: str | None) | Dict(component: str, value: Any, constructor_args: Dict(), props: Dict()) | None] Default: []

The input value that is provided in the "parameter_4" Chatbot component.

Returns tuple of 4 elements
[0] Tuple[str | Dict(file: filepath, alt_text: str | None) | Dict(component: str, value: Any, constructor_args: Dict(), props: Dict()) | None, str | Dict(file: filepath, alt_text: str | None) | Dict(component: str, value: Any, constructor_args: Dict(), props: Dict()) | None]

The output value that appears in the "value_4" Chatbot component.

[1] float

The output value that appears in the "value_16" Number component.

[2] str

The output value that appears in the "Status code from OpenAI server" Textbox component.

[3] str

The output value that appears in the "Type an input and press Enter" Textbox component.
Assistant: Похоже, вы хотите получить описание каждого API-эндоинта, приведенного в вашем сообщении. Ниже приведены объяснения для каждого из них:

### 1. `/enable_inputs`
```python
from gradio_client import Client

client = Client("yuntian-deng/o1")
result = client.predict(
    api_name="/enable_inputs"
)
print(result)
```
**Описание:**
Этот эндпоинт `/enable_inputs` не принимает никаких параметров и возвращает одно значение. Предположительно, он используется для активации или включения определенных входных компонентов в приложении Gradio. Например, может быть полезен для разблокировки текстовых полей или других интерактивных элементов интерфейса.

---

### 2. `/reset_textbox`
```python
from gradio_client import Client

client = Client("yuntian-deng/o1")
result = client.predict(
    api_name="/reset_textbox"
)
print(result)
```
**Описание:**
Эндпоинт `/reset_textbox` также не принимает параметров и возвращает строку. Он предназначен для сброса содержимого текстового поля "Type an input and press Enter" в приложении Gradio. Это полезно, когда нужно очистить ввод пользователя и вернуть текстовое поле в исходное состояние.

---

### 3. `/predict`
```python
from gradio_client import Client

client = Client("yuntian-deng/o1")
result = client.predict(
    inputs="Hello!!",
    top_p=1,
    temperature=1,
    chat_counter=0,
    chatbot=[],
    api_name="/predict"
)
print(result)
```
**Описание:**
Эндпоинт `/predict` выполняет основную функцию предсказания или обработки пользовательского ввода. Он принимает следующие параметры:

- `inputs` (str): Входное значение из текстового поля.
- `top_p` (float, по умолчанию 1): Параметр для nucleus sampling.
- `temperature` (float, по умолчанию 1): Параметр температуры для моделирования случайности в ответах.
- `chat_counter` (float, по умолчанию 0): Счетчик чата.
- `chatbot` (tuple, по умолчанию пустой): История чата.

Возвращает кортеж из четырех элементов:
1. Обновленная история чата.
2. Обновленный счетчик чата.
3. Статусный код от сервера OpenAI.
4. Обновленное текстовое поле ввода.

Этот эндпоинт отвечает за обработку пользовательских запросов и генерацию ответов на основе предоставленных параметров.

---

### 4. `/reset_textbox_1`
```python
from gradio_client import Client

client = Client("yuntian-deng/o1")
result = client.predict(
    api_name="/reset_textbox_1"
)
print(result)
```
**Описание:**
Похож на `/reset_textbox`, эндпоинт `/reset_textbox_1` не принимает параметров и возвращает строку. Вероятно, он предназначен для сброса другого текстового поля ввода, возможно, с другим идентификатором или предназначением в интерфейсе приложения Gradio.

---

### 5. `/predict_1`
```python
from gradio_client import Client

client = Client("yuntian-deng/o1")
result = client.predict(
    inputs="Hello!!",
    top_p=1,
    temperature=1,
    chat_counter=0,
    chatbot=[],
    api_name="/predict_1"
)
print(result)
```
**Описание:**
Эндпоинт `/predict_1` аналогичен `/predict`, но, вероятно, предназначен для другой модели или другой функциональности внутри приложения Gradio. Он принимает те же параметры:

- `inputs` (str)
- `top_p` (float)
- `temperature` (float)
- `chat_counter` (float)
- `chatbot` (tuple)

Возвращает кортеж из четырех элементов, аналогично `/predict`. Различие может быть в логике обработки или в используемой модели для генерации ответов.

---

### Дополнительная информация:
- **Установка клиента Python:**
  Для взаимодействия с API необходимо установить пакет `gradio_client`:
  ```bash
  pip install gradio_client
  ```

- **Авторизация:**
  Если используется приватное пространство (Private Space) на Hugging Face, может потребоваться передать токен Hugging Face для аутентификации.

- **Автоматическая генерация запросов:**
  Можно использовать **API Recorder** для автоматической генерации запросов к API, что упрощает процесс интеграции.

Если у вас есть дополнительные вопросы или требуется более подробная информация по какому-либо из эндпоинтов, пожалуйста, уточните!
User: этот репозтрий для обещня с и сдел мне код котроый убдет перпедатвьа моей тектс client = Client("yuntian-deng/o1")
result = client.predict(
    inputs="Hello!!",
    top_p=1,
    temperature=1,
    chat_counter=0,
    chatbot=[],
    api_name="/predict"
)
print(result) и чтоыб я получла отвоетну окрочеп вотак сдела