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1
+ # Install
2
+ ```bash
3
+ pip install peft transformers bitsandbytes ipykernel rapidfuzz
4
+ ```
5
+ # Run by transformers
6
+
7
+ ```python
8
+ import json
9
+ from dataclasses import dataclass
10
+ from enum import Enum
11
+ from typing import List, Dict, Tuple, Literal
12
+
13
+ class Roles(Enum):
14
+ system = "system"
15
+ user = "user"
16
+ assistant = "assistant"
17
+ tool = "tool"
18
+
19
+ class MessagesFormatterType(Enum):
20
+ """
21
+ Enum representing different types of predefined messages formatters.
22
+ """
23
+
24
+ MISTRAL = 1
25
+
26
+ @dataclass
27
+ class PromptMarkers:
28
+ start: str
29
+ end: str
30
+
31
+ class MessagesFormatter:
32
+ def __init__(
33
+ self,
34
+ pre_prompt: str,
35
+ prompt_markers: Dict[Roles, PromptMarkers],
36
+ include_sys_prompt_in_first_user_message: bool,
37
+ default_stop_sequences: List[str],
38
+ use_user_role_for_function_call_result: bool = True,
39
+ strip_prompt: bool = True,
40
+ bos_token: str = "<s>",
41
+ eos_token: str = "</s>"
42
+ ):
43
+ self.pre_prompt = pre_prompt
44
+ self.prompt_markers = prompt_markers
45
+ self.include_sys_prompt_in_first_user_message = include_sys_prompt_in_first_user_message
46
+ self.default_stop_sequences = default_stop_sequences
47
+ self.use_user_role_for_function_call_result = use_user_role_for_function_call_result
48
+ self.strip_prompt = strip_prompt
49
+ self.bos_token = bos_token
50
+ self.eos_token = eos_token
51
+ self.added_system_prompt = False
52
+
53
+ def get_bos_token(self) -> str:
54
+ return self.bos_token
55
+
56
+ def format_conversation(
57
+ self,
58
+ messages: List[Dict[str, str]],
59
+ response_role: Literal[Roles.user, Roles.assistant] | None = None,
60
+ ) -> Tuple[str, Roles]:
61
+ formatted_messages = self.pre_prompt
62
+ last_role = Roles.assistant
63
+ self.added_system_prompt = False
64
+ for message in messages:
65
+ role = Roles(message["role"])
66
+ content = self._format_message_content(message["content"], role)
67
+
68
+ if role == Roles.system:
69
+ formatted_messages += self._format_system_message(content)
70
+ last_role = Roles.system
71
+ elif role == Roles.user:
72
+ formatted_messages += self._format_user_message(content)
73
+ last_role = Roles.user
74
+ elif role == Roles.assistant:
75
+ formatted_messages += self._format_assistant_message(content)
76
+ last_role = Roles.assistant
77
+ elif role == Roles.tool:
78
+ formatted_messages += self._format_tool_message(content)
79
+ last_role = Roles.tool
80
+
81
+ return self._format_response(formatted_messages, last_role, response_role)
82
+
83
+ def _format_message_content(self, content: str, role: Roles) -> str:
84
+ if self.strip_prompt:
85
+ return content.strip()
86
+ return content
87
+
88
+ def _format_system_message(self, content: str) -> str:
89
+ formatted_message = self.prompt_markers[Roles.system].start + content + self.prompt_markers[Roles.system].end
90
+ self.added_system_prompt = True
91
+ if self.include_sys_prompt_in_first_user_message:
92
+ formatted_message = self.prompt_markers[Roles.user].start + formatted_message
93
+ return formatted_message
94
+
95
+ def _format_user_message(self, content: str) -> str:
96
+ if self.include_sys_prompt_in_first_user_message and self.added_system_prompt:
97
+ self.added_system_prompt = False
98
+ return content + self.prompt_markers[Roles.user].end
99
+ return self.prompt_markers[Roles.user].start + content + self.prompt_markers[Roles.user].end
100
+
101
+ def _format_assistant_message(self, content: str) -> str:
102
+ return self.prompt_markers[Roles.assistant].start + content + self.prompt_markers[Roles.assistant].end
103
+
104
+ def _format_tool_message(self, content: str) -> str:
105
+ if isinstance(content, list):
106
+ content = "\n".join(json.dumps(m, indent=2) for m in content)
107
+ if self.use_user_role_for_function_call_result:
108
+ return self._format_user_message(content)
109
+ else:
110
+ return self.prompt_markers[Roles.tool].start + content + self.prompt_markers[Roles.tool].end
111
+
112
+ def _format_response(
113
+ self,
114
+ formatted_messages: str,
115
+ last_role: Roles,
116
+ response_role: Literal[Roles.user, Roles.assistant] | None = None,
117
+ ) -> Tuple[str, Roles]:
118
+ if response_role is None:
119
+ response_role = Roles.assistant if last_role != Roles.assistant else Roles.user
120
+
121
+ prompt_start = self.prompt_markers[response_role].start.strip() if self.strip_prompt else self.prompt_markers[
122
+ response_role].start
123
+ return formatted_messages + prompt_start, response_role
124
+
125
+ mixtral_prompt_markers = {
126
+ Roles.system: PromptMarkers("", """\n\n"""),
127
+ Roles.user: PromptMarkers("""[INST] """, """ [/INST]"""),
128
+ Roles.assistant: PromptMarkers("""""", """</s>"""),
129
+ Roles.tool: PromptMarkers("", ""),
130
+ }
131
+
132
+ mixtral_formatter = MessagesFormatter(
133
+ "",
134
+ mixtral_prompt_markers,
135
+ True,
136
+ ["</s>"],
137
+ )
138
+
139
+ from transformers import TextStreamer, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
140
+ from peft import PeftModel
141
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("svjack/Genshin_Impact_Mistral_v3_Plot_Chat_roleplay_chat_merged",)
142
+ mis_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("svjack/Genshin_Impact_Mistral_v3_Plot_Chat_roleplay_chat_merged", load_in_4bit = True)
143
+ mis_model = mis_model.eval()
144
+
145
+ streamer = TextStreamer(tokenizer)
146
+
147
+ def mistral_hf_predict(messages, mis_model = mis_model,
148
+ tokenizer = tokenizer, streamer = streamer,
149
+ do_sample = True,
150
+ top_p = 0.95,
151
+ top_k = 40,
152
+ max_new_tokens = 512,
153
+ max_input_length = 3500,
154
+ temperature = 0.9,
155
+ repetition_penalty = 1.0,
156
+ device = "cuda"):
157
+
158
+ #encodeds = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt")
159
+ #model_inputs = encodeds.to(device)
160
+ prompt, _ = mixtral_formatter.format_conversation(messages)
161
+ model_inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to(device)
162
+
163
+ generated_ids = mis_model.generate(model_inputs, max_new_tokens=max_new_tokens,
164
+ do_sample=do_sample,
165
+ streamer = streamer,
166
+ top_p = top_p,
167
+ top_k = top_k,
168
+ temperature = temperature,
169
+ repetition_penalty = repetition_penalty,
170
+ )
171
+ out = tokenizer.batch_decode(generated_ids)[0].split("[/INST]")[-1].replace("</s>", "").strip()
172
+ return out
173
+
174
+ out = mistral_hf_predict([
175
+ {
176
+ "role": "system",
177
+ "content": '''
178
+ 故事背景:图书管理员丽莎与助手派蒙在寻找偷书者的冒险中交流,揭示了真相并处理了书籍问题。
179
+ 当前故事背景:对话开始时,派蒙对蒙德人的居住习惯发表不当评价,丽莎纠正他并暗示可能是捣乱分子所为,随后讨论了丘丘人不会偷窃和可能性更大的深渊法师。在解开封印后,他们进入遗迹,并决定继续深入调查。
180
+ 参与者1:丽莎
181
+ 参与者1角色经历:丽莎,作为蒙德城南风之狮庙宇的图书管理员,以其严肃认真的工作态度和对书籍的热爱,与旅行者派蒙共同解决图书丢失的问题。她运用元素感知力帮助找寻线索,与伙伴们互动,展现智慧和勇气,同时对偷书者的行为有着坚定的立场,通过惩罚计划来维护图书的尊严。在游戏中,她不仅提供历史背景,还作为知识库,帮助旅行者理解元素和蒙德的历史,她的存在对解决故事中的谜题和对抗敌人至关重要。在蒙德骑士团中,丽莎也协助凯亚和琴,展现她的团队精神和对守护者的责任感。
182
+ 参与者1性格特征:丽莎性格严谨,热爱工作,尊重他人,对待偷书者的行为表现出坚定和公正。她聪明且勇敢,善于使用元素感知力解决问题,同时具有深厚的历史知识和对‘四风守护’的理解。她的智慧和责任感在剧情中起到了关键作用。
183
+ 参与者1剧情中的作用:丽莎在剧情中扮演了知识导师和行动伙伴的角色,她的存在丰富了角色设定,通过她的帮助,旅行者得以更深入地理解和应对元素世界。她的出现推动了故事的发展,通过她的智慧和勇气,解决了许多难题,强化了角色间的互动和团队合作。同时,她的责任感和对蒙德的热爱也深化了游戏的主题,体现了对守护者的尊重和对家乡的忠诚。
184
+ 参与者2:派蒙
185
+ 参与者2角色经历:派蒙是宵宫的旅伴,他们共同面对船的问题,逃离稻妻,与森彦、阿创等人互动,参与烟花制作,解决孩子们的误解。派蒙对宵宫的强硬态度感到惊讶,但理解了沟通的力量。他与旅行者的关系亲密,共享冒险,是故事中的重要角色。他参与了对抗魔物、解决兽境猎犬事件,以及帮助影解决雷电将军的问题,表现出决心和行动力。在与凯亚的冒险中,他们共同解谜寻宝,面对误解,派蒙逐渐理解和接受‘黎明神剑’作为友谊的象征。在‘在此世的星空之外’,他与莫娜一起经历了寻找丢失戒指、解决朱老板问题和烹饪学习的挑战,加深了他们的信任和支持。
186
+ 参与者2性格特征:派蒙勇敢、坚韧,对友情有着深刻的理解。他不畏困难,愿意面对挑战,同时也有着对宵宫处理问题方式的惊讶和理解。他与旅行者的关系亲密,显示出忠诚和共享冒险的精神。在与凯亚的互动中,他展现出对友谊的接纳和对占星术的好奇。
187
+ 参与者2剧情中的作用:派蒙在剧情中起着多面作用,他不仅是宵宫的伙伴���也是旅行者和凯亚的友人。他的冒险经历丰富了故事的层次,通过他的角色,展示了沟通的力量、友情的重要性,以及面对问题时的决心。他的成长和理解深化了故事的主题,尤其是在处理误解和接受‘黎明神剑’象征友谊的过程中。同时,他与莫娜的合作也展示了角色之间的互动和信任,增加了故事的复杂性和深度。
188
+ 要求进行"丽莎"与"派蒙"之间的对话。
189
+ 我扮演"丽莎",你扮演"派蒙"。
190
+ '''
191
+ },
192
+ {
193
+ "role": "user",
194
+ "content": "小派蒙,你如何评价蒙德人的习惯?"
195
+ },
196
+ {
197
+ "role": "assistant",
198
+ "content": "我觉得他们太懒散了,总是把东西放在家里,而且家里总是乱七八糟。"
199
+ },
200
+ {
201
+ "role": "user",
202
+ "content": "嘘,不要当着他们的面说。"
203
+ },
204
+ {
205
+ "role": "assistant",
206
+ "content": "那你认为是谁在偷书?"
207
+ },
208
+ {
209
+ "role": "user",
210
+ "content": "你认为可能是丘丘人吗?"
211
+ },
212
+ {
213
+ "role": "assistant",
214
+ "content": "丘丘人不会这样吧,他们不会偷东西。"
215
+ },
216
+ {
217
+ "role": "user",
218
+ "content": "喜欢暗中计划阴谋的深渊法师可能性比较大。"
219
+ },
220
+ {
221
+ "role": "assistant",
222
+ "content": "你们确定那些偷书的人不是从深渊来的吗?"
223
+ },
224
+ {
225
+ "role": "user",
226
+ "content": "说不定秘境里就有答案。"
227
+ },
228
+ ],
229
+ repetition_penalty = 1.0,
230
+ temperature = 0.5,
231
+ max_new_tokens=1024
232
+ )
233
+ print(out)
234
+ ```
235
+
236
+ # Output
237
+ ```
238
+ 那我们进去看看,你准备好了吗?
239
+ ```
240
+
241
+
242
+ ```python
243
+ from rapidfuzz import fuzz
244
+ from IPython.display import clear_output
245
+ def run_step_infer_times(x, times = 5, temperature = 0.01,
246
+ repetition_penalty = 1.0,
247
+ sim_val = 70
248
+ ):
249
+ req = []
250
+ for _ in range(times):
251
+ clear_output(wait = True)
252
+ out = mistral_hf_predict([
253
+ {
254
+ "role": "system",
255
+ "content": ""
256
+ },
257
+ {
258
+ "role": "user",
259
+ "content": x
260
+ },
261
+ ],
262
+ repetition_penalty = repetition_penalty,
263
+ temperature = temperature,
264
+ max_new_tokens = 2070,
265
+ max_input_length = 6000,
266
+ )
267
+ if req:
268
+ val = max(map(lambda x: fuzz.ratio(x, out), req))
269
+ #print(val)
270
+ #print(req)
271
+ if val < sim_val:
272
+ req.append(out.strip())
273
+ x = x.strip() + "\n" + out.strip()
274
+ else:
275
+ req.append(out.strip())
276
+ x = x.strip() + "\n" + out.strip()
277
+ return req
278
+
279
+ out_l = run_step_infer_times(
280
+ '''
281
+ 故事标题:为了没有眼泪的明天
282
+ 故事背景:旅行者与琴、派蒙在蒙德城中经历了一系列事件,从元素流动回归、处理外交问题到对抗魔龙和寻找解决之道。他们偶遇吟游诗人温迪,后者提供了关于风神与巨龙的关键信息,并提出了借琴解救蒙德的计划。
283
+ 参与角色:派蒙、旅行者、琴、丽莎、温迪、歌特琳德
284
+ ''',
285
+ temperature=0.1,
286
+ repetition_penalty = 1.0,
287
+ times = 10
288
+ )
289
+ clear_output(wait = True)
290
+
291
+ print("\n".join(out_l))
292
+ ```
293
+
294
+ # Output
295
+ ```
296
+ {'参与者1': '派蒙', '参与者2': '旅行者', '当前故事背景': '两人在蒙德城中寻找琴,并在遇到温迪后得知琴可能在城内。'}
297
+ {'参与者1': '琴', '参与者2': '丽莎', '当前故事背景': '琴与丽莎交谈,丽莎提出对琴的担忧和对琴的支持,以及对琴的信任和理解。'}
298
+ {'参与者1': '温迪', '参与者2': '派蒙', '当前故事背景': '温迪提出借琴解救蒙德的计划,并提供了关于风神与巨龙的信息。'}
299
+ {'参与者1': '琴', '参与者2': '温迪', '当前故事背景': '琴对温迪的提议表示理解,并准备接受任务。'}
300
+ ```
301
+
302
+ ```python
303
+ out_l = run_step_infer_times(
304
+ '''
305
+ 故事标题:归乡
306
+ 故事背景:在须弥城门口,派蒙与纳西妲偶遇并帮助一只昏迷的元素生命找寻家园。过程中揭示了这只生物并非普通的蕈兽,而是元素生物,并且它们曾受到过‘末日’的影响,家园被侵蚀。纳西妲回忆起晶体里的力量可能与一个预言有关,为了拯救它们的家园,她必须解决‘禁忌知识’问题,但这个过程对她自身也会产生干扰。
307
+ 参与角色:派蒙、纳西妲、浮游水蕈兽、旅行者
308
+ ''',
309
+ temperature=0.1,
310
+ repetition_penalty = 1.0,
311
+ times = 10
312
+ )
313
+ clear_output(wait = True)
314
+
315
+ print("\n".join(out_l))
316
+ ```
317
+
318
+ # Output
319
+ ```
320
+ {'参与者1': '派蒙', '参与者2': '纳西妲', '当前故事背景': '在须弥城门口,派蒙发现了一个昏迷的浮游水蕈兽,并询问它是否需要帮助。纳西妲注意到这只生物并提出要帮助它们找回家。'}
321
+ {'参与者1': '派蒙', '参与者2': '纳西妲', '当前故事背景': '纳西妲解释了这只生物并非普通的蕈兽,而是元素生物,它们的家园被侵蚀,并且晶体里的力量可能与一个预言有关。'}
322
+ {'参与者1': '派蒙', '参与者2': '纳西妲', '当前故事背景': '纳西妲提出解决‘禁忌知识’问题,这可能与拯救元素生物的家园有关,但这个过程对她自身也会产生影响。'}
323
+ {'参与者1': '派蒙', '参与者2': '纳西妲', '当前故事背景': '派蒙询问‘禁忌知识’的具体内容,纳西妲提出这是为了解决元素生物的问题。'}
324
+ {'参与者1': '纳西妲', '参与者2': '旅行者', '当前故事背景': '纳西妲提出解决‘禁忌知识’的问题,旅行者对此表示惊讶。'}
325
+ ```