File size: 18,061 Bytes
305c7df |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 |
from datetime import datetime, timezone, timedelta
import os
import time
from typing import Iterator
import uuid
import boto3
from botocore.config import Config
import gradio as gr
import pandas as pd
import torch
from model import get_input_token_length, run
JST = timezone(timedelta(hours=+9), "JST")
DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "あなたは誠実で優秀な日本人のアシスタントです。"
MAX_MAX_NEW_TOKENS = 2048
DEFAULT_MAX_NEW_TOKENS = 512
MAX_INPUT_TOKEN_LENGTH = 4000
TITLE = "# ELYZA-japanese-CodeLlama-7b-instruct-demo"
DESCRIPTION = """
## 概要
- [ELYZA-japanese-CodeLlama-7b](https://huggingface.co/elyza/ELYZA-japanese-CodeLlama-7b)は、[株式会社ELYZA](https://elyza.ai/) (以降「当社」と呼称) が[Code Llama](https://ai.meta.com/research/publications/code-llama-open-foundation-models-for-code/)をベースとして日本語能力を拡張するために事前学習を行ったモデルです。
- [ELYZA-japanese-CodeLlama-7b-instruct](https://huggingface.co/elyza/ELYZA-japanese-CodeLlama-7b-instruct)は[ELYZA-japanese-CodeLlama-7b](ttps://huggingface.co/elyza/ELYZA-japanese-CodeLlama-7b)を弊社独自のinstruction tuning用データセットで事後学習したモデルです。
- 本デモではこのモデルが使われています。
- 詳細は[Blog記事](https://zenn.dev/elyza/articles/fcbf103e0a05b1)を参照してください。
- 本デモではこちらの[Llama-2 7B Chat](https://huggingface.co/spaces/huggingface-projects/llama-2-7b-chat)のデモをベースにさせていただきました。
## License
- Code Llama is licensed under the LLAMA 2 Community License, Copyright (c) Meta Platforms, Inc. All Rights Reserved.
## 免責事項
- 当社は、本デモについて、ユーザーの特定の目的に適合すること、期待する機能・正確性・有用性を有すること、出力データが完全性、正確性、有用性を有すること、ユーザーによる本サービスの利用がユーザーに適用のある法令等に適合すること、継続的に利用できること、及び不具合が生じないことについて、明示又は黙示を問わず何ら保証するものではありません。
- 当社は、本デモに関してユーザーが被った損害等につき、一切の責任を負わないものとし、ユーザーはあらかじめこれを承諾するものとします。
- 当社は、本デモを通じて、ユーザー又は第三者の個人情報を取得することを想定しておらず、ユーザーは、本デモに、ユーザー又は第三者の氏名その他の特定の個人を識別することができる情報等を入力等してはならないものとします。
- ユーザーは、当社が本デモ又は本デモに使用されているアルゴリズム等の改善・向上に使用することを許諾するものとします。
## 本デモで入力・出力されたデータの記録・利用に関して
- 本デモで入力・出力されたデータは当社にて記録させていただき、今後の本デモ又は本デモに使用されているアルゴリズム等の改善・向上に使用させていただく場合がございます。
## We are hiring!
- 当社 (株式会社ELYZA) に興味のある方、ぜひお話ししませんか?
- 機械学習エンジニア・インターン募集: https://open.talentio.com/r/1/c/elyza/homes/2507
- カジュアル面談はこちら: https://chillout.elyza.ai/elyza-japanese-llama2-7b
"""
EXAMPLES = [
'''
エラトステネスの篩についてサンプルコードを示し、解説してください。
'''.strip(),
'''
モンテカルロ法で円周率を求めるコードをTypeScriptで書いてください。
'''.strip(),
'''
D3.jsで、データの数だけ丸を横に並べて、それぞれにカーソルを合わせると「それが左から何番目の丸か (1始まり)」を表示するようなコードを書いて
'''.strip(),
'''
以下はUnionFindのPython実装です。このコードに対し、ユニットテストのコードを書いてください
```
class UnionFind:
def __init__(self, N):
self.rank = [0]*N
self.par = list(range(N))
def find(self, x):
if x != self.par[x]:
self.par[x] = self.find(self.par[x])
return self.par[x]
def unite(self, x, y):
x, y = self.find(x), self.find(y)
if(self.rank[x] > self.rank[y]):
self.par[y] = x
else:
self.par[x] = y
if(self.rank[x] == self.rank[y]):
self.rank[y] += 1
```
'''.strip()
]
if not torch.cuda.is_available():
DESCRIPTION += '\n<p>Running on CPU 🥶 This demo does not work on CPU.</p>'
s3 = boto3.client(
"s3",
aws_access_key_id=os.environ["AWS_ACCESS_KEY_ID"],
aws_secret_access_key=os.environ["AWS_SECRET_ACCESS_KEY"],
region_name=os.environ["S3_REGION"],
config=Config(
connect_timeout=5,
read_timeout=5,
retries={
"mode": "standard",
"total_max_attempts": 3,
}
)
)
def clear_and_save_textbox(message: str) -> tuple[str, str]:
return '', message
def display_input(message: str,
history: list[tuple[str, str]]) -> list[tuple[str, str]]:
history.append((message, ''))
return history
def delete_prev_fn(
history: list[tuple[str, str]]) -> tuple[list[tuple[str, str]], str]:
try:
message, _ = history.pop()
except IndexError:
message = ''
return history, message or ''
def generate(
message: str,
history_with_input: list[tuple[str, str]],
system_prompt: str,
max_new_tokens: int,
temperature: float,
top_p: float,
top_k: int,
do_sample: bool,
repetition_penalty: float,
) -> Iterator[list[tuple[str, str]]]:
if max_new_tokens > MAX_MAX_NEW_TOKENS:
raise ValueError
history = history_with_input[:-1]
generator = run(
message,
history,
system_prompt,
max_new_tokens,
float(temperature),
float(top_p),
top_k,
do_sample,
float(repetition_penalty),
)
try:
first_response = next(generator)
yield history + [(message, first_response)]
except StopIteration:
yield history + [(message, '')]
for response in generator:
yield history + [(message, response)]
def process_example(message: str) -> tuple[str, list[tuple[str, str]]]:
generator = generate(
message=message,
history_with_input=[],
system_prompt=DEFAULT_SYSTEM_PROMPT,
max_new_tokens=DEFAULT_MAX_NEW_TOKENS,
temperature=1,
top_p=0.95,
top_k=50,
do_sample=False,
repetition_penalty=1.0,
)
for x in generator:
pass
return '', x
def check_input_token_length(message: str, chat_history: list[tuple[str, str]], system_prompt: str) -> None:
input_token_length = get_input_token_length(message, chat_history, system_prompt)
if input_token_length > MAX_INPUT_TOKEN_LENGTH:
raise gr.Error(
f"合計対話長が長すぎます ({input_token_length} > {MAX_INPUT_TOKEN_LENGTH})。入力文章を短くするか、「🗑️ これまでの出力を消す」ボタンを押してから再実行してください。"
)
if len(message) <= 0:
raise gr.Error("入力が空です。1文字以上の文字列を入力してください。")
def convert_history_to_str(history: list[tuple[str, str]]) -> str:
res = []
for user_utt, sys_utt in history:
res.append(f"😃: {user_utt}")
res.append(f"🤖: {sys_utt}")
return "<br>".join(res)
def output_log(history: list[tuple[str, str]], uuid_list: list[tuple[str, str]]) -> None:
tree_uuid = uuid_list[0][0]
last_messages = history[-1]
last_uuids = uuid_list[-1]
parent_uuid = None
record_message = None
record_uuid = None
role = None
if last_uuids[1] == '':
role = "user"
record_message = last_messages[0]
record_uuid = last_uuids[0]
if len(history) >= 2:
parent_uuid = uuid_list[-2][1]
else:
parent_uuid = last_uuids[0]
else:
role = "assistant"
record_message = last_messages[1]
record_uuid = last_uuids[1]
parent_uuid = last_uuids[0]
now = datetime.fromtimestamp(time.time(), JST)
yyyymmdd = now.strftime('%Y%m%d')
created_at = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
d = {
"created_at": created_at,
"tree_uuid": tree_uuid,
"parent_uuid": parent_uuid,
"uuid": record_uuid,
"role": role,
"message": record_message,
}
try:
csv_buffer = pd.DataFrame(d, index=[0]).to_csv(index=None)
s3.put_object(
Bucket=os.environ["S3_BUCKET"],
Key=f"{os.environ['S3_KEY_PREFIX']}/{yyyymmdd}/{record_uuid}.csv",
Body=csv_buffer
)
except:
pass
return
def assign_uuid(history: list[tuple[str, str]], uuid_list: list[tuple[str, str]]) -> list[tuple[str, str]]:
len_history = len(history)
len_uuid_list = len(uuid_list)
new_uuid_list = [x for x in uuid_list]
if len_history > len_uuid_list:
for t_history in history[len_uuid_list:]:
if t_history[1] == "":
# 入力だけされてるタイミング
new_uuid_list.append((str(uuid.uuid4()), ""))
else:
# undoなどを経て、入力だけされてるタイミングを飛び越えた場合
new_uuid_list.append((str(uuid.uuid4()), str(uuid.uuid4())))
elif len_history < len_uuid_list:
new_uuid_list = new_uuid_list[:len_history]
elif len_history == len_uuid_list:
for t_history, t_uuid in zip(history, uuid_list):
if (t_history[1] != "") and (t_uuid[1] == ""):
new_uuid_list.pop()
new_uuid_list.append((t_uuid[0], str(uuid.uuid4())))
elif (t_history[1] == "") and (t_uuid[1] != ""):
new_uuid_list.pop()
new_uuid_list.append((t_uuid[0], ""))
return new_uuid_list
with gr.Blocks(css='style.css') as demo:
gr.Markdown(TITLE)
with gr.Row():
gr.HTML('''
<div id="logo">
<img src='file/key_visual.png' width=1200 min-width=300></img>
</div>
''')
with gr.Group():
chatbot = gr.Chatbot(
label='Chatbot',
height=600,
avatar_images=["person_face.png", "llama_face.png"],
)
with gr.Column():
textbox = gr.Textbox(
container=False,
show_label=False,
placeholder='ディレクトリ `/home/llama/data` 以下のCSVファイルをすべて読み込んでpandasのDataFrameにしてから、それらを結合して',
scale=10,
lines=10,
)
submit_button = gr.Button('以下の説明文・免責事項・データ利用に同意して送信',
variant='primary',
scale=1,
min_width=0)
gr.Markdown("※ 繰り返しが発生する場合は、以下「詳細設定」の `repetition_penalty` を1.05〜1.20など調整すると上手くいく場合があります")
with gr.Row():
retry_button = gr.Button('🔄 同じ入力でもう一度生成', variant='secondary')
undo_button = gr.Button('↩️ ひとつ前の状態に戻る', variant='secondary')
clear_button = gr.Button('🗑️ これまでの出力を消す', variant='secondary')
saved_input = gr.State()
uuid_list = gr.State([])
with gr.Accordion(label='上の対話履歴をスクリーンショット用に整形', open=False):
output_textbox = gr.Markdown()
with gr.Accordion(label='詳細設定', open=False):
system_prompt = gr.Textbox(label='システムプロンプト',
value=DEFAULT_SYSTEM_PROMPT,
lines=8)
max_new_tokens = gr.Slider(
label='最大出力トークン数',
minimum=1,
maximum=MAX_MAX_NEW_TOKENS,
step=1,
value=DEFAULT_MAX_NEW_TOKENS,
)
repetition_penalty = gr.Slider(
label='Repetition penalty',
minimum=1.0,
maximum=10.0,
step=0.1,
value=1.0,
)
do_sample = gr.Checkbox(label='do_sample', value=False)
temperature = gr.Slider(
label='Temperature',
minimum=0.1,
maximum=4.0,
step=0.1,
value=1.0,
)
top_p = gr.Slider(
label='Top-p (nucleus sampling)',
minimum=0.05,
maximum=1.0,
step=0.05,
value=0.95,
)
top_k = gr.Slider(
label='Top-k',
minimum=1,
maximum=1000,
step=1,
value=50,
)
gr.Examples(
examples=EXAMPLES,
inputs=textbox,
outputs=[textbox, chatbot],
fn=process_example,
cache_examples=True,
)
gr.Markdown(DESCRIPTION)
textbox.submit(
fn=clear_and_save_textbox,
inputs=textbox,
outputs=[textbox, saved_input],
api_name=False,
queue=False,
).then(
fn=check_input_token_length,
inputs=[saved_input, chatbot, system_prompt],
api_name=False,
queue=False,
).success(
fn=display_input,
inputs=[saved_input, chatbot],
outputs=chatbot,
api_name=False,
queue=False,
).then(
fn=assign_uuid,
inputs=[chatbot, uuid_list],
outputs=uuid_list,
).then(
fn=output_log,
inputs=[chatbot, uuid_list],
).then(
fn=generate,
inputs=[
saved_input,
chatbot,
system_prompt,
max_new_tokens,
temperature,
top_p,
top_k,
do_sample,
repetition_penalty,
],
outputs=chatbot,
api_name=False,
).then(
fn=assign_uuid,
inputs=[chatbot, uuid_list],
outputs=uuid_list,
).then(
fn=output_log,
inputs=[chatbot, uuid_list],
).then(
fn=convert_history_to_str,
inputs=chatbot,
outputs=output_textbox,
)
button_event_preprocess = submit_button.click(
fn=clear_and_save_textbox,
inputs=textbox,
outputs=[textbox, saved_input],
api_name=False,
queue=False,
).then(
fn=check_input_token_length,
inputs=[saved_input, chatbot, system_prompt],
api_name=False,
queue=False,
).success(
fn=display_input,
inputs=[saved_input, chatbot],
outputs=chatbot,
api_name=False,
queue=False,
).then(
fn=assign_uuid,
inputs=[chatbot, uuid_list],
outputs=uuid_list,
).then(
fn=output_log,
inputs=[chatbot, uuid_list],
).success(
fn=generate,
inputs=[
saved_input,
chatbot,
system_prompt,
max_new_tokens,
temperature,
top_p,
top_k,
do_sample,
repetition_penalty,
],
outputs=chatbot,
api_name=False,
).then(
fn=assign_uuid,
inputs=[chatbot, uuid_list],
outputs=uuid_list,
).then(
fn=output_log,
inputs=[chatbot, uuid_list],
).then(
fn=convert_history_to_str,
inputs=chatbot,
outputs=output_textbox,
)
retry_button.click(
fn=delete_prev_fn,
inputs=chatbot,
outputs=[chatbot, saved_input],
api_name=False,
queue=False,
).then(
fn=check_input_token_length,
inputs=[saved_input, chatbot, system_prompt],
api_name=False,
queue=False,
).success(
fn=display_input,
inputs=[saved_input, chatbot],
outputs=chatbot,
api_name=False,
queue=False,
).then(
fn=assign_uuid,
inputs=[chatbot, uuid_list],
outputs=uuid_list,
).then(
fn=output_log,
inputs=[chatbot, uuid_list],
).then(
fn=generate,
inputs=[
saved_input,
chatbot,
system_prompt,
max_new_tokens,
temperature,
top_p,
top_k,
do_sample,
repetition_penalty,
],
outputs=chatbot,
api_name=False,
).then(
fn=assign_uuid,
inputs=[chatbot, uuid_list],
outputs=uuid_list,
).then(
fn=output_log,
inputs=[chatbot, uuid_list],
).then(
fn=convert_history_to_str,
inputs=chatbot,
outputs=output_textbox,
)
undo_button.click(
fn=delete_prev_fn,
inputs=chatbot,
outputs=[chatbot, saved_input],
api_name=False,
queue=False,
).then(
fn=assign_uuid,
inputs=[chatbot, uuid_list],
outputs=uuid_list,
).then(
fn=lambda x: x,
inputs=saved_input,
outputs=textbox,
api_name=False,
queue=False,
).then(
fn=convert_history_to_str,
inputs=chatbot,
outputs=output_textbox,
)
clear_button.click(
fn=lambda: ([], ''),
outputs=[chatbot, saved_input],
queue=False,
api_name=False,
).then(
fn=assign_uuid,
inputs=[chatbot, uuid_list],
outputs=uuid_list,
).then(
fn=convert_history_to_str,
inputs=chatbot,
outputs=output_textbox,
)
demo.queue(max_size=5).launch() |