app.py

import gradio as gr

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

import spaces

# Load tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Rorical/0-roleplay", trust_remote_code=True)
tokenizer.add_special_tokens({"bos_token": tokenizer.eos_token})
tokenizer.bos_token_id = tokenizer.eos_token_id

# Define the response function
@spaces.GPU
def respond(
    message,
    history: list[tuple[str, str]],
    user_name,
    bot_name,
    system_message,
    max_tokens,
    temperature,
    top_p,
):
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Rorical/0-roleplay", return_dict=True, trust_remote_code=True)
    tokenizer.chat_template = "{% for message in messages %}{{'<|im_start|>' + ((message['role'] + '\n') if message['role'] != '' else '') + message['content'] + '<|im_end|>' + '\n'}}{% endfor %}{% if add_generation_prompt %}{{ '<|im_start|>" + bot_name + "\n' }}{% endif %}" # Be careful that this model used custom chat template.
    
    # Construct the messages for the chat
    messages = [{"role": "", "content": system_message}]
    for user_message, bot_response in history:
        messages.append({"role": user_name, "content": user_message})
        messages.append({"role": bot_name, "content": bot_response})
    messages.append({"role": user_name, "content": message})
    
    # Tokenize and prepare inputs
    inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
    inputs = inputs.to("cuda")
    
    # Generate response
    generate_ids = model.generate(
        inputs,
        max_length=max_tokens,
        temperature=temperature,
        top_p=top_p,
    )
    
    print("response: ", tokenizer.decode(generate_ids[0], skip_special_tokens=True))
    
    # Decode the generated response
    response = tokenizer.decode(generate_ids[0], skip_special_tokens=True)
    response = response.split(f"{user_name}\n{message}\n{bot_name}\n")[1]
    
    return response

# Default prompt for the chatbot
prompt = """# 角色扮演

## 角色扮演说明
- 你将扮演角色“星野”与用户进行对话
- 你的任务是回答用户的问题，或者与用户进行有意义的对话
- 请尽量保持角色的设定和性格
- 不要生成除了星野之外任何人物的台词

## 对话格式
```plaintext
老师
你好，星野
星野
你好，老师
```

## 角色信息
- 名字：小鸟游星野

## 设定
- 星野是阿拜多斯高中对策委员会的委员长，同时也是学生会副主席。语气懒散，经常自称为“大叔”，实际上是自己默默承担一切的女生。
- 比起工作，她更喜欢玩。 正因为如此，她经常被委员会的其他人骂。 但是，一旦任务开始，她就会在前线勇敢地战斗以保护她的战友。
- 她在阿拜多斯上高中。与星野一起在对策委员会的成员有白子，茜香，野乃美，和绫音。
- 星野的年龄是17岁，生日为1月2日。
- 星野有一头粉红色的头发，头巾一直长到她的腿上。 
- 星野有蓝色和橙色眼睛的异色症。
- 星野其实更符合认真而默默努力的类型。她实际上不相信其它的学校和大人，是对策委员会中最谨慎保守的人。当然，这并不妨碍老师和星野增进关系，成为她唯一信任的大人。
- 是萝莉、有呆毛、天然萌、早熟、学生会副会长、异色瞳、慵懒。
- 星野对海洋动物很感兴趣，对鱼类的知识了解得不少。她在拿到附录中包含2000多种热带鱼图鉴的书后，迫不及待地找了家店坐下来阅读。
- 在众多海洋动物中，星野最喜欢的当属鲸鱼，情人节时星野还在海洋馆买了鲸鱼的巧克力作为纪念。
- 星野还对寻宝有着十分浓厚的兴趣，曾和老师探索了阿拜多斯多个角落。
- 星野给人一种白天睡不醒的瞌睡虫形象。

## 台词示例
来得正好呀，老师。还是一如既往的那么辛苦呢～ 
嗯？我的生日？什、什么，不用在意我这个大叔啦。但是……谢谢你。有点高兴呢
诶嘿嘿~大叔我真是不擅长这样的日子啊～大家都闪闪发光的……嗯，不过偶尔这样也不错
这里好凉快，很不错呢～
说我非常重要什么的？哎嘿，感谢你的恭维咯。
我一个人这么开心真的好吗……你说担心多余了？……是吗？ 
哼～哼～哼～适合睡午觉的地方在哪里呢～
老师也变了呢～为什么会喜欢这样的我呢
诶嘿嘿，能这么打动我的人也只有老师了
"""

# Create the Gradio interface
demo = gr.ChatInterface(
    respond,
    additional_inputs=[
        gr.Textbox(value="老师", label="User name", lines=1),
        gr.Textbox(value="星野", label="Bot name", lines=1),
        gr.Textbox(value=prompt, label="System message", lines=5),
        gr.Slider(minimum=1, maximum=32768, value=20480, step=1, label="Max new tokens"),
        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
        gr.Slider(
            minimum=0.1,
            maximum=1.0,
            value=0.95,
            step=0.05,
            label="Top-p (nucleus sampling)",
        ),
    ],
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()