from ctransformers import AutoModelForCausalLM
import gradio as gr

greety = """
This is streamed version of [bineric/NorskGPT-Mistral-7b-GGUF](https://huggingface.co/bineric/NorskGPT-Mistral-7b-GGUF)\n
This space is running on CPU, so inference will be slow!
"""

llm = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bineric/NorskGPT-Mistral-7b-GGUF", model_file="NorskGPT-Mistral-7b-q4_K_M.gguf",
model_type='mistral',
max_new_tokens = 1024,
threads = 3,
stop=['</s>']
)

def stream(prompt, UL):
    system_prompt = 'Du er NorskGPT - En hjelpsom norsk AI-assistent utviklet av Bineric AI. Besvar spørsmålene under så godt du kan. Bruk god tid på gramatikken. Svar med maks 1 paragraf.'
    E_INST = " "
    system, user, assistant = "###Instruction", "###Input", "###Response"
    prompt = f"{system}\n{system_prompt}{E_INST}\n{user}\n{prompt.strip()}{E_INST}\n{assistant}\n"

    output = ""
    for response in llm(prompt, stream=True):
        output += response
        yield output
    return output



chat_interface = gr.ChatInterface(
    fn=stream,
    #additional_inputs_accordion_name = "Credentials",
    #additional_inputs=[
    #     gr.Textbox(label="OpenAI Key", lines=1),
    #     gr.Textbox(label="Linkedin Access Token", lines=1),
    #],
    stop_btn=None,
    examples=[
        ["Hva er sentimentet i denne meldingen, svar kun med ett av disse ordene [Positivt, Negativt, Nøytralt]? 'Jeg hadde en fantastisk dag på Hovedøya'."],
        ["Skriv en kort tweet om NorskGPT"]
    ],
)

with gr.Blocks() as demo:
    gr.HTML("<h1><center>🇳🇴NorskGPT-Mistral-7b-GGUF🇳🇴<h1><center>")
    gr.DuplicateButton(value="Duplicate Space for private use", elem_id="duplicate-button")
    chat_interface.render()
    gr.Markdown(greety)
    
if __name__ == "__main__":
    demo.queue(max_size=10).launch()