import os from threading import Thread from typing import Iterator import gradio as gr import spaces import torch from transformers import BitsAndBytesConfig, AutoConfig, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextIteratorStreamer MAX_MAX_NEW_TOKENS = 2048 DEFAULT_MAX_NEW_TOKENS = 1024 MAX_INPUT_TOKEN_LENGTH = int(os.getenv("MAX_INPUT_TOKEN_LENGTH", "4096")) device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model_path = "vinai/PhoGPT-4B-Chat" config = AutoConfig.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) config.init_device = device quantization = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, config=config, quantization_config =quantization, torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True, low_cpu_mem_usage=True) model.eval() tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) @spaces.GPU(duration=120) def generate( message: str, chat_history: list[tuple[str, str]], max_new_tokens: int = 1024, temperature: float = 0.6, top_p: float = 0.9, top_k: int = 50, repetition_penalty: float = 1.2, ) -> Iterator[str]: conversation = [] for user, assistant in chat_history: conversation.extend( [ {"role": "user", "content": user}, {"role": "assistant", "content": assistant}, ] ) conversation.append({"role": "user", "content": message}) input_ids = tokenizer.apply_chat_template(conversation, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt") if input_ids.shape[1] > MAX_INPUT_TOKEN_LENGTH: input_ids = input_ids[:, -MAX_INPUT_TOKEN_LENGTH:] gr.Warning(f"Trimmed input from conversation as it was longer than {MAX_INPUT_TOKEN_LENGTH} tokens.") input_ids = input_ids.to(model.device) streamer = TextIteratorStreamer(tokenizer, timeout=20.0, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True) generate_kwargs ={ "input_ids": input_ids, "streamer":streamer, "max_new_tokens":max_new_tokens, "do_sample":True, "top_p":top_p, "top_k":top_k, "temperature":temperature, "num_beams":1, "repetition_penalty":repetition_penalty, "eos_token_id":tokenizer.eos_token_id, "pad_token_id":tokenizer.pad_token_id } t = Thread(target=model.generate, kwargs=generate_kwargs) t.start() outputs = [] for text in streamer: outputs.append(text) yield "".join(outputs) chat_interface = gr.ChatInterface( fn=generate, chatbot=gr.Chatbot(height=500, label = "VN GPT", show_label=True), textbox=gr.Textbox(placeholder="Nhập hội thoại tại đây", container=False, scale=7), additional_inputs=[ gr.Slider( label="Độ dài token", minimum=1, maximum=MAX_MAX_NEW_TOKENS, step=1, value=DEFAULT_MAX_NEW_TOKENS, ), gr.Slider( label="Độ sáng tạo", minimum=0.1, maximum=4.0, step=0.1, value=0.6, ), gr.Slider( label="Lựa chọn từ dựa trên xác suất tích lũy", minimum=0.05, maximum=1.0, step=0.05, value=0.9, ), gr.Slider( label="Lựa chọn k từ có xác suất cao nhất", minimum=1, maximum=1000, step=1, value=50, ), gr.Slider( label="Phạt lặp lại", minimum=1.0, maximum=2.0, step=0.05, value=1.2, ), ], theme="soft", stop_btn=None, examples = [ ["Lợi ích của sữa mẹ ?"], ["Sữa non là gì ?"], ["Trẻ sơ sinh cần ngủ bao nhiêu giờ mỗi ngày?"], ["Bao lâu nên cho trẻ sơ sinh bú một lần?"], ["Khi nào nên bắt đầu cho trẻ ăn dặm?"], ["Làm thế nào để giúp trẻ ngủ ngon vào ban đêm?"] ], cache_examples=False, title = "VN-GPT", clear_btn="🗑️ Xóa", undo_btn="↩️ Hoàn tác", submit_btn="🚀 Gửi", retry_btn="🔄 Thử lại", additional_inputs_accordion="Tùy chỉnh nâng cao", ) if __name__ == "__main__": chat_interface.queue(max_size=20).launch()