File size: 6,659 Bytes
8824f88
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
2213339
8824f88
 
730ef92
0ce20c6
66b837f
8824f88
 
 
 
 
 
 
a5c0568
 
a174343
8824f88
 
2c74beb
8824f88
 
 
 
31bf44d
0737a9d
 
34353a1
0737a9d
8824f88
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
c5ac75a
730ef92
c5ac75a
fac8170
8824f88
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ecbb198
185ad40
fe36abc
2c74beb
8824f88
 
 
 
 
 
2c74beb
8824f88
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
5fa70db
d0af199
08e2fa8
5fa70db
2698250
08e2fa8
8322405
08e2fa8
09d4545
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
08e2fa8
8824f88
730ef92
 
f92b5ca
730ef92
f92b5ca
 
 
 
fe36abc
 
 
 
 
646b960
8824f88
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
#!/usr/bin/env python

import os
from threading import Thread
from typing import Iterator

import gradio as gr
import spaces
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextIteratorStreamer

MAX_MAX_NEW_TOKENS = 2048
DEFAULT_MAX_NEW_TOKENS = 1024
MAX_INPUT_TOKEN_LENGTH = int(os.getenv("MAX_INPUT_TOKEN_LENGTH", "8192"))

if torch.cuda.is_available():
    model_id = "BramVanroy/GEITje-ultra"
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)


@spaces.GPU
def generate(
    message: str,
    chat_history: list[tuple[str, str]],
    max_new_tokens: int = 1024,
    temperature: float = 0.06,
    top_p: float = 0.95,
    top_k: int = 40,
    repetition_penalty: float = 1.2,
) -> Iterator[str]:
    conversation = [{"role": "system", "content": ""}]
    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=10.0, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
    generate_kwargs = dict(
        {"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,
    )
    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=450,
                      label="GEITje-ultra",
                      show_share_button=True,
                      avatar_images=(None, 'geitje-ultra-avatar.png')),
    additional_inputs=[
        gr.Slider(
            label="Max new tokens",
            minimum=1,
            maximum=MAX_MAX_NEW_TOKENS,
            step=1,
            value=DEFAULT_MAX_NEW_TOKENS,
        ),
        gr.Slider(
            label="Temperature",
            minimum=0.05,
            maximum=2,
            step=0.05,
            value=0.2,
        ),
        gr.Slider(
            label="Top-p (nucleus sampling)",
            minimum=0.05,
            maximum=1.0,
            step=0.05,
            value=0.9,
        ),
        gr.Slider(
            label="Top-k",
            minimum=1,
            maximum=1000,
            step=1,
            value=50,
        ),
        gr.Slider(
            label="Repetition penalty",
            minimum=1.0,
            maximum=2.0,
            step=0.05,
            value=1.2,
        ),
    ],
    examples=[
        ["""Vraagje: welk woord hoort er niet in dit rijtje thuis: "auto, vliegtuig, geit, bus"?"""],
        ["Schrijf een nieuwsbericht voor De Speld over de inzet van een kudde geiten door het Nederlands Forensisch Instituut"],
        ["Wat zijn 3 leuke dingen om te doen als ik een weekendje naar Limburg ga?"],
        ["Met wie trad clown Bassie op?"],
        ["Kan je naar de maan fietsen?"],
        ["Wat is het belang van open-source taalmodellen?"],
        ["""```
# Wortelverkopers krijgen miljoenenboete voor ongeoorloofd samenspannen

Toezichthouder ACM heeft een Nederlands wortelkartel aangepakt. Vier telers en verkopers van wortelen krijgen samen ruim 2,5 miljoen euro boete vanwege ongeoorloofde afspraken over het verdelen van de markt.
Het gaat om telers en verkopers Laarakker, VanRijsingen, Veco en Verduyn. De vier bedrijven verkopen waspeen en Parijse wortelen aan conserven- en diepvriesfabrikanten in Nederland, België en Duitsland. Waspeen wordt vaak verkocht in potten of blikken in een mix met erwtjes.

De vier bedrijven hadden in 2018 afgesproken dat ze tien jaar lang niet overal de concurrentie met elkaar zouden aangaan. Zo zou Veco tien jaar lang geen waspeen telen of verkopen. Daarnaast zouden Laarakker, VanRijsingen en Verduyn juist de Parijse wortelen links laten liggen.

Ook betaalden de andere wortelverkopers Veco ter compensatie van de afspraken. Laarakker en Veco maakten ook nog afzonderlijke afspraken over de levering van Parijse wortelen aan Duitse klanten.

Zulke afspraken zijn verboden. Als concurrentie door die samenwerking achterwege blijft en er dus sprake is van een kartel, betalen kopers mogelijk een hogere prijs, stelt de ACM.

Twee van de wortelbedrijven werkten mee door meer informatie over de ongeoorloofde afspraken te delen met de toezichthouder. Daardoor kregen zij een lagere boete.
```
Vat bovenstaand artikel kort samen."""]
    ],
    title="🐐 GEITje ultra 🤖",
    description="""\
<a href="https://huggingface.co/BramVanroy/GEITje-ultra">GEITje ultra</a> is een geavanceerde versie van GEITje, verder getraind op uitgebreide chat datasets en ook op preferentiedatasets om beter te aligneren met het gedrag van een gewenste chatbot, in dit geval gpt-4-turbo. Ik heb gemerkt dat dit ertoe leidt dat GEITje ultra veel uitgebreidere antwoorden geeft dan de originele GEITje chat. Dat kan positief of negatief zijn, afhankelijk van wat je verwachtingen zijn. Ik heb ook gemerkt dat GEITje ultra na verloop van tijd slechter wordt in z'n Nederlands in een gesprek. Dat bevestigt de noozaak aan een model dat van het begin gepretraind werd op het Nederlands!

Hoewel dit model gealigneerd is met AI feedback (gpt-4-turbo), kan en zal het nog steeds fouten maken, leugens vertellen, redeneringsfouten maken, en misschien wel stoute dingen vertellen. Gebruik dit model dus op eigen risico en controleer de output zelf!

<small>Deze demo is  sterk gebaseerd op de originele <a href="https://huggingface.co/spaces/Rijgersberg/GEITje-7B-chat">Geitje Chat</a> demo, die dan weer op deze [mistral demo](https://huggingface.co/spaces/hysts/mistral-7b) gebaseerd is.</small>
""",
    submit_btn="Genereer",
    stop_btn="Stop",
    retry_btn="🔄 Opnieuw",
    undo_btn="↩️ Ongedaan maken",
    clear_btn="🗑️ Wissen",
    cache_examples=True,
)

with gr.Blocks(css="style.css") as demo:
    chat_interface.render()

if __name__ == "__main__":
    demo.queue(max_size=20).launch()