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

Running on CPU 🥶 This demo does not work on CPU.

' 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 "
".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(''' ''') 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()