update

app.py

@@ -1,69 +1,3 @@
-# import gradio as gr
-# from huggingface_hub import InferenceClient
-
-# """
-# For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
-# """
-# client = InferenceClient("kodetr/stunting-qa-v3")
-
-
-# def respond(
-#     message,
-#     history: list[tuple[str, str]],
-#     system_message,
-#     max_tokens,
-#     temperature,
-#     top_p,
-# ):
-#     messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
-
-#     for val in history:
-#         if val[0]:
-#             messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
-#         if val[1]:
-#             messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
-
-#     messages.append({"role": "user", "content": message})
-
-#     response = ""
-
-#     for message in client.chat_completion(
-#         messages,
-#         max_tokens=max_tokens,
-#         stream=True,
-#         temperature=temperature,
-#         top_p=top_p,
-#     ):
-#         token = message.choices[0].delta.content
-
-#         response += token
-#         yield response
-
-
-# """
-# For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
-# """
-# demo = gr.ChatInterface(
-#     respond,
-#     additional_inputs=[
-#         gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
-#         gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
-#         gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
-#         gr.Slider(
-#             minimum=0.1,
-#             maximum=1.0,
-#             value=0.95,
-#             step=0.05,
-#             label="Top-p (nucleus sampling)",
-#         ),
-#     ],
-# )
-
-
-# if __name__ == "__main__":
-#     demo.launch()
-
-
 import torch
 from PIL import Image
 import gradio as gr
@@ -111,7 +45,7 @@ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_ID)
 def stream_chat(message: str, history: list, temperature: float, max_new_tokens: int, top_p: float, top_k: int, penalty: float):
     print(f'message is - {message}')
     print(f'history is - {history}')
-    conversation = [{"role": "system", "content": 'Bạn là một trợ lí hữu ích tên là Vy Linh. Hãy trả lời câu hỏi của người dùng bằng Tiếng Việt.'}]
+    conversation = [{"role": "system", "content": 'Di bawah ini adalah instruksi yang menjelaskan suatu tugas. Tulis respons yang menyelesaikan permintaan dengan tepat.'}]
     for prompt, answer in history:
         conversation.extend([{"role": "user", "content": prompt}, {"role": "assistant", "content": answer}])
     conversation.append({"role": "user", "content": message})
@@ -199,10 +133,10 @@ with gr.Blocks(css=CSS) as demo:
             ),
         ],
         examples=[
-            ["Viết một lá thư chúc mừng sinh nhật gửi bạn Thục Linh."],
-            ["Trường Sa và Hoàng Sa là của nước nào?"],
-            ["Giới thiệu về tỉ phú Elon Musk"],
-            ["Viết code một trang cá nhân đơn giản bằng html."],
+            ["Stunting"],
+            ["Apa saja tanda-tanda anak mengalami stunting?"],
+            ["Apa saja makanan yang bisa mencegah stunting?"],
+            ["Bagaimana malnutrisi dapat mempengaruhi perkembangan otak anak?"],
         ],
         cache_examples=False,
     )