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1
  from huggingface_hub import InferenceClient
2
  import gradio as gr
3
 
4
- client = InferenceClient(
5
- "mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1"
6
- )
7
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
8
 
9
- def format_prompt(message, history):
10
- prompt = "<s>"
11
- for user_prompt, bot_response in history:
12
- prompt += f"[INST] {user_prompt} [/INST]"
13
- prompt += f" {bot_response}</s> "
14
- prompt += f"[INST] {message} [/INST]"
15
- return prompt
 
 
 
16
 
17
- def generate(
18
- prompt, history, system_prompt, temperature=0.9, max_new_tokens=256, top_p=0.95, repetition_penalty=1.0,
19
- ):
20
- temperature = float(temperature)
21
- if temperature < 1e-2:
22
- temperature = 1e-2
23
- top_p = float(top_p)
24
 
25
- generate_kwargs = dict(
26
- temperature=temperature,
27
- max_new_tokens=max_new_tokens,
28
- top_p=top_p,
29
- repetition_penalty=repetition_penalty,
30
- do_sample=True,
31
- seed=42,
32
- )
33
 
34
- formatted_prompt = format_prompt(f"{system_prompt}, {prompt}", history)
35
- stream = client.text_generation(formatted_prompt, **generate_kwargs, stream=True, details=True, return_full_text=False)
36
- output = ""
 
 
 
 
 
37
 
38
- for response in stream:
39
- output += response.token.text
40
- yield output
41
- return output
42
 
 
 
 
 
43
 
44
- additional_inputs = [
45
- gr.Textbox(
46
- label="Mensagem do Sistema",
47
- max_lines=1,
48
- interactive=True,
49
- ),
50
- gr.Slider(
51
- label="Temperatura",
52
- value=0.9,
53
- minimum=0.0,
54
- maximum=1.0,
55
- step=0.05,
56
- interactive=True,
57
- info="Valores mais altos produzem saídas mais diversas",
58
- ),
59
- gr.Slider(
60
- label="Máximo de Novos Tokens",
61
- value=256,
62
- minimum=0,
63
- maximum=1048,
64
- step=64,
65
- interactive=True,
66
- info="O número máximo de novos tokens",
67
- ),
68
- gr.Slider(
69
- label="Top-p (amostragem de núcleo)",
70
- value=0.90,
71
- minimum=0.0,
72
- maximum=1,
73
- step=0.05,
74
- interactive=True,
75
- info="Valores mais altos amostram mais tokens de baixa probabilidade",
76
- ),
77
- gr.Slider(
78
- label="Penalidade de Repetição",
79
- value=1.2,
80
- minimum=1.0,
81
- maximum=2.0,
82
- step=0.05,
83
- interactive=True,
84
- info="Penaliza tokens repetidos",
85
- )
86
- ]
87
-
88
-
89
- examples = [
90
- [
91
- ["Descreva os sintomas típicos de um paciente com diabetes tipo 2 e explique as principais complicações associadas. Responda em pt", None, None, None, None, None],
92
- ["Quais são os protocolos recomendados para o tratamento de pacientes com hipertensão arterial sistêmica? Responda em pt ", None, None, None, None, None],
93
- ["Explique os diferentes estágios do câncer de mama e os métodos de detecção precoce mais eficazes. Responda em pt", None, None, None, None, None],
94
- ["Forneça orientações sobre como conduzir uma consulta eficaz com pacientes que sofrem de transtornos de ansiedade. Responda em pt", None, None, None, None, None],
95
- ["Quais são as opções de tratamento disponíveis para pacientes diagnosticados com esclerose múltipla? Responda em pt", None, None, None, None, None],
96
- ["Descreva os efeitos colaterais comuns associados ao uso prolongado de anti-inflamatórios não esteroidais em pacientes idosos. Responda em pt", None, None, None, None, None],
97
- ]
98
- ]
99
-
100
- gr.ChatInterface(
101
- fn=generate,
102
- chatbot=gr.Chatbot(show_label=False, show_share_button=False, show_copy_button=True, likeable=True, layout="panel"),
103
- additional_inputs=additional_inputs,
104
- title="Mixtral 46.7B",
105
- examples=examples,
106
- concurrency_limit=20,
107
- ).launch(show_api=False)
 
1
  from huggingface_hub import InferenceClient
2
  import gradio as gr
3
 
4
+ class MixtralChatInterface:
5
+ def __init__(self):
6
+ self.client = InferenceClient("mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1")
7
 
8
+ self.additional_inputs = [
9
+ gr.Textbox(
10
+ label="Mensagem do Sistema",
11
+ max_lines=1,
12
+ interactive=True,
13
+ ),
14
+ gr.Slider(
15
+ label="Temperatura",
16
+ value=0.9,
17
+ minimum=0.0,
18
+ maximum=1.0,
19
+ step=0.05,
20
+ interactive=True,
21
+ info="Valores mais altos produzem saídas mais diversas",
22
+ ),
23
+ gr.Slider(
24
+ label="Máximo de Novos Tokens",
25
+ value=256,
26
+ minimum=0,
27
+ maximum=1048,
28
+ step=64,
29
+ interactive=True,
30
+ info="O número máximo de novos tokens",
31
+ ),
32
+ gr.Slider(
33
+ label="Top-p (amostragem de núcleo)",
34
+ value=0.90,
35
+ minimum=0.0,
36
+ maximum=1,
37
+ step=0.05,
38
+ interactive=True,
39
+ info="Valores mais altos amostram mais tokens de baixa probabilidade",
40
+ ),
41
+ gr.Slider(
42
+ label="Penalidade de Repetição",
43
+ value=1.2,
44
+ minimum=1.0,
45
+ maximum=2.0,
46
+ step=0.05,
47
+ interactive=True,
48
+ info="Penaliza tokens repetidos",
49
+ )
50
+ ]
51
 
52
+ self.examples = [
53
+ [
54
+ ["Descreva os sintomas típicos de um paciente com diabetes tipo 2 e explique as principais complicações associadas. Responda em pt", None, None, None, None, None],
55
+ ["Quais são os protocolos recomendados para o tratamento de pacientes com hipertensão arterial sistêmica? Responda em pt ", None, None, None, None, None],
56
+ ["Explique os diferentes estágios do câncer de mama e os métodos de detecção precoce mais eficazes. Responda em pt", None, None, None, None, None],
57
+ ["Forneça orientações sobre como conduzir uma consulta eficaz com pacientes que sofrem de transtornos de ansiedade. Responda em pt", None, None, None, None, None],
58
+ ["Quais são as opções de tratamento disponíveis para pacientes diagnosticados com esclerose múltipla? Responda em pt", None, None, None, None, None],
59
+ ["Descreva os efeitos colaterais comuns associados ao uso prolongado de anti-inflamatórios não esteroidais em pacientes idosos. Responda em pt", None, None, None, None, None],
60
+ ]
61
+ ]
62
 
63
+ def format_prompt(self, message, history):
64
+ prompt = "<s>"
65
+ for user_prompt, bot_response in history:
66
+ prompt += f"[INST] {user_prompt} [/INST]"
67
+ prompt += f" {bot_response}</s> "
68
+ prompt += f"[INST] {message} [/INST]"
69
+ return prompt
70
 
71
+ def generate(self, prompt, history, system_prompt, temperature=0.9, max_new_tokens=256, top_p=0.95, repetition_penalty=1.0):
72
+ temperature = float(temperature)
73
+ if temperature < 1e-2:
74
+ temperature = 1e-2
75
+ top_p = float(top_p)
 
 
 
76
 
77
+ generate_kwargs = dict(
78
+ temperature=temperature,
79
+ max_new_tokens=max_new_tokens,
80
+ top_p=top_p,
81
+ repetition_penalty=repetition_penalty,
82
+ do_sample=True,
83
+ seed=42,
84
+ )
85
 
86
+ formatted_prompt = self.format_prompt(f"{system_prompt}, {prompt}", history)
87
+ stream = self.client.text_generation(formatted_prompt, **generate_kwargs, stream=True, details=True, return_full_text=False)
88
+ output = ""
 
89
 
90
+ for response in stream:
91
+ output += response.token.text
92
+ yield output
93
+ return output
94
 
95
+ def launch_interface(self):
96
+ gr.ChatInterface(
97
+ fn=self.generate,
98
+ chatbot=gr.Chatbot(show_label=False, show_share_button=False, show_copy_button=True, likeable=True, layout="panel"),
99
+ additional_inputs=self.additional_inputs,
100
+ title="Mixtral 46.7B",
101
+ examples=self.examples,
102
+ concurrency_limit=20,
103
+ ).launch(show_api=False)
104
+
105
+ interface = MixtralChatInterface()
106
+ interface.launch_interface()