Spaces:
Running
Running
Update app.py
Browse files
app.py
CHANGED
@@ -1,53 +1,77 @@
|
|
1 |
import gradio as gr
|
|
|
2 |
from transformers import pipeline
|
|
|
3 |
|
4 |
-
#
|
5 |
-
|
6 |
-
|
7 |
-
|
8 |
-
|
9 |
-
|
10 |
-
model="t-bank-ai/ruDialoGPT-small",
|
11 |
-
tokenizer="t-bank-ai/ruDialoGPT-small",
|
12 |
-
device=-1 # CPU
|
13 |
-
)
|
14 |
-
|
15 |
-
pipe_rugpt3 = pipeline(
|
16 |
-
task="text-generation",
|
17 |
-
model="ai-forever/rugpt3small_based_on_gpt2",
|
18 |
-
tokenizer="ai-forever/rugpt3small_based_on_gpt2",
|
19 |
-
device=-1 # CPU
|
20 |
-
)
|
21 |
-
|
22 |
-
# Функция обработки пользовательского запроса
|
23 |
-
# Возвращает генерацию от обеих моделей
|
24 |
-
|
25 |
-
def generate_responses(prompt: str):
|
26 |
-
# Настройки генерации можно подкорректировать по потребностям
|
27 |
-
kwargs = {
|
28 |
-
"max_length": 200,
|
29 |
-
"do_sample": True,
|
30 |
-
"top_p": 0.9,
|
31 |
-
"temperature": 0.7
|
32 |
-
}
|
33 |
-
out1 = pipe_dialo(prompt, **kwargs)[0]["generated_text"]
|
34 |
-
out2 = pipe_rugpt3(prompt, **kwargs)[0]["generated_text"]
|
35 |
-
return out1, out2
|
36 |
-
|
37 |
-
# Gradio-интерфейс
|
38 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
39 |
with gr.Blocks() as demo:
|
40 |
-
gr.Markdown(
|
41 |
-
txt = gr.Textbox(label=
|
42 |
-
|
43 |
-
|
44 |
-
|
45 |
-
|
46 |
-
|
47 |
-
|
48 |
-
|
|
|
49 |
demo.launch()
|
50 |
|
51 |
|
52 |
|
53 |
|
|
|
|
1 |
import gradio as gr
|
2 |
+
import time
|
3 |
from transformers import pipeline
|
4 |
+
from datasets import load_dataset
|
5 |
|
6 |
+
# Загрузка бесплатных русскоязычных моделей
|
7 |
+
models = {
|
8 |
+
'ruDialoGPT-small': pipeline('text-generation', model='t-bank-ai/ruDialoGPT-small', tokenizer='t-bank-ai/ruDialoGPT-small', device=-1),
|
9 |
+
'ruDialoGPT-medium': pipeline('text-generation', model='t-bank-ai/ruDialoGPT-medium', tokenizer='t-bank-ai/ruDialoGPT-medium', device=-1),
|
10 |
+
'ruGPT3-small': pipeline('text-generation', model='ai-forever/rugpt3small_based_on_gpt2', tokenizer='ai-forever/rugpt3small_based_on_gpt2', device=-1)
|
11 |
+
}
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
12 |
|
13 |
+
# Загрузка банковского датасета с диалогами
|
14 |
+
bank_data = load_dataset('ai-lab/MBD', split='train')
|
15 |
+
# Определяем колонку с диалогами
|
16 |
+
col = next((c for c in bank_data.column_names if 'dialog' in c), None)
|
17 |
+
if col is None:
|
18 |
+
raise ValueError('В датасете не найдена колонка с диалогами')
|
19 |
+
# Берём первые два примера для few-shot
|
20 |
+
examples = [item[col] for item in bank_data.select(range(2))]
|
21 |
+
|
22 |
+
# Функция построения запроса с CoT и few-shot примерами
|
23 |
+
|
24 |
+
def build_prompt(question):
|
25 |
+
few_shot = '\n\n'.join(f'Диалог:\n{ex}' for ex in examples)
|
26 |
+
prompt = (
|
27 |
+
f"{few_shot}\n\n"
|
28 |
+
f"Вопрос: {question}\n"
|
29 |
+
"Сначала подробно опишите рассуждения шаг за шагом, а затем дайте краткий связный ответ."
|
30 |
+
)
|
31 |
+
return prompt
|
32 |
+
|
33 |
+
# Генерация ответов и снятие тайминга
|
34 |
+
|
35 |
+
def generate(question):
|
36 |
+
prompt = build_prompt(question)
|
37 |
+
results = {}
|
38 |
+
for name, pipe in models.items():
|
39 |
+
start = time.time()
|
40 |
+
out = pipe(prompt, max_length=300, do_sample=True, top_p=0.9, temperature=0.7)[0]['generated_text']
|
41 |
+
elapsed = round(time.time() - start, 2)
|
42 |
+
# Извлечение финального ответа после рассуждений
|
43 |
+
if 'Ответ:' in out:
|
44 |
+
answer = out.split('Ответ:')[-1].strip()
|
45 |
+
else:
|
46 |
+
answer = out.strip().split('\n')[-1]
|
47 |
+
results[name] = {'answer': answer, 'time': elapsed}
|
48 |
+
return results
|
49 |
+
|
50 |
+
# Форматируем вывод для Gradio
|
51 |
+
|
52 |
+
def format_outputs(question):
|
53 |
+
res = generate(question)
|
54 |
+
return (
|
55 |
+
res['ruDialoGPT-small']['answer'], f"{res['ruDialoGPT-small']['time']}s",
|
56 |
+
res['ruDialoGPT-medium']['answer'], f"{res['ruDialoGPT-medium']['time']}s",
|
57 |
+
res['ruGPT3-small']['answer'], f"{res['ruGPT3-small']['time']}s"
|
58 |
+
)
|
59 |
+
|
60 |
+
# Интерфейс Gradio
|
61 |
with gr.Blocks() as demo:
|
62 |
+
gr.Markdown('## CoT на трёх моделях и банковский датасет')
|
63 |
+
txt = gr.Textbox(label='Ваш вопрос', placeholder='Введите вопрос, связанный с банковскими услугами', lines=2)
|
64 |
+
btn = gr.Button('Сгенерировать')
|
65 |
+
out1 = gr.Textbox(label='ruDialoGPT-small Ответ')
|
66 |
+
t1 = gr.Textbox(label='ruDialoGPT-small Время')
|
67 |
+
out2 = gr.Textbox(label='ruDialoGPT-medium Ответ')
|
68 |
+
t2 = gr.Textbox(label='ruDialoGPT-medium Время')
|
69 |
+
out3 = gr.Textbox(label='ruGPT3-small Ответ')
|
70 |
+
t3 = gr.Textbox(label='ruGPT3-small Время')
|
71 |
+
btn.click(format_outputs, inputs=[txt], outputs=[out1, t1, out2, t2, out3, t3])
|
72 |
demo.launch()
|
73 |
|
74 |
|
75 |
|
76 |
|
77 |
+
|