著者による画像
この短いチュートリアルでは、Microsoft DialoGPT モデル、Hugging Face Space、および Gradio 干渉を使用して単純なチャットボットを構築します。 同様の手法を使用して、独自のアプリを 5 分で開発およびカスタマイズできるようになります。
- に行く hf.co そして無料アカウントを作成してください。 その後、 画像を表示 右上にある「新しいスペース」オプションを選択します。
- フォームにアプリ名、ライセンス、スペース ハードウェア、可視性を入力します。
宇宙からの画像
- 「スペースの作成」を押してアプリケーションを初期化します。
- リポジトリのクローンを作成してローカル システムからファイルをプッシュしたり、ブラウザを使用して Hugging Face でファイルを作成および編集したりできます。
Image from
AIチャットボット
「ファイル」タブをクリックします > + ファイルを追加 > 新しいファイルを作成します。
Image from
kingabzpro/AIチャットボット
作る グラディオ インターフェース。 私のコードをコピーできます。
Image from
app.py
「microsoft/DialoGPT-large」トークナイザーとモデルをロードし、応答を取得して履歴を作成するための「predict」関数を作成しました。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import gradio as gr
import torch title = "🤖AI ChatBot"
description = "A State-of-the-Art Large-scale Pretrained Response generation model (DialoGPT)"
examples = [["How are you?"]] tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-large")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-large") def predict(input, history=[]): # tokenize the new input sentence new_user_input_ids = tokenizer.encode( input + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt" ) # append the new user input tokens to the chat history bot_input_ids = torch.cat([torch.LongTensor(history), new_user_input_ids], dim=-1) # generate a response history = model.generate( bot_input_ids, max_length=4000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id ).tolist() # convert the tokens to text, and then split the responses into lines response = tokenizer.decode(history[0]).split("|endoftext|>") # print('decoded_response-->>'+str(response)) response = [ (response[i], response[i + 1]) for i in range(0, len(response) - 1, 2) ] # convert to tuples of list # print('response-->>'+str(response)) return response, history gr.Interface( fn=predict, title=title, description=description, examples=examples, inputs=["text", "state"], outputs=["chatbot", "state"], theme="finlaymacklon/boxy_violet",
).launch()
さらに、アプリにカスタマイズしたテーマを提供しました。 ボクシーバイオレット。 Gradioを閲覧できます テーマギャラリー 好みに応じてテーマを選択します。
ここで、`requirement.txt` ファイルを作成し、必要な Python パッケージを追加する必要があります。
Image from
Requirements.txt
transformers
torch
その後、アプリの構築が開始され、数分以内にモデルがダウンロードされ、モデル推論が読み込まれます。
Gradio アプリは素晴らしいですね。 応答を取得して履歴を維持するには、さまざまなモデル アーキテクトごとに「predict」関数を作成するだけです。
でアプリをチャットしたり操作したりできるようになりました kingabzpro/AIチャットボット または、https://kingabzpro-ai-chatbot.hf.space を使用して Web サイトにアプリを埋め込みます。
Image from
kingabzpro/AIチャットボット
まだ混乱していますか? で何百ものチャットボット アプリを探してください スペース インスピレーションを得て、モデル推論を理解するために。
例えば「LLaMA-7B」で細かく調整されたモードがあるとします。 を検索してください 下にスクロールすると、モデルのさまざまな実装が表示されます。
Image from
十脚-リサーチ/ラマ-7b-hf
結論として、このブログでは、Hugging Face と Gradio を使用して AI チャットボットをわずか 5 分で作成するための簡単なチュートリアルを提供します。 ステップごとの手順とカスタマイズ可能なオプションにより、誰でも簡単にチャットボットを作成できます。
楽しかったです。何か学んでいただければ幸いです。 コメントセクションで Gradio デモを共有してください。 さらにシンプルなソリューションをお探しの場合は、こちらをご覧ください。 OpenChat: 数分でカスタム チャットボットを構築できる無料でシンプルなプラットフォーム.
アビッド・アリ・アワン (@ 1abidaliawan)は、機械学習モデルの構築を愛する認定データサイエンティストの専門家です。 現在、彼はコンテンツの作成と、機械学習とデータサイエンステクノロジーに関する技術ブログの執筆に注力しています。 Abidは、技術管理の修士号と電気通信工学の学士号を取得しています。 彼のビジョンは、精神疾患に苦しんでいる学生のためにグラフニューラルネットワークを使用してAI製品を構築することです。
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 自動車/EV、 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- ブロックオフセット。 環境オフセット所有権の近代化。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源: https://www.kdnuggets.com/2023/06/build-ai-chatbot-5-minutes-hugging-face-gradio.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=build-ai-chatbot-in-5-minutes-with-hugging-face-and-gradio
- :は
- 1
- 31
- a
- できる
- 従った
- 加えます
- 後
- AI
- AIチャットボット
- an
- および
- 誰も
- アプリ
- 申し込み
- アプリ
- です
- AS
- BE
- ブログ
- ブログ
- ブラウザ
- ビルド
- 建物
- by
- 缶
- 認証
- チャットボット
- チャットボット
- チェック
- クリック
- コード
- コメント
- 結論
- 混乱
- コンテンツ
- コンテンツ作成
- 変換
- 作ります
- 作成した
- 作成
- 創造
- 現在
- カスタム
- カスタマイズ可能な
- カスタマイズ
- カスタマイズ
- データ
- データサイエンス
- データサイエンティスト
- 度
- デモ
- 説明
- 開発する
- 異なります
- ダウン
- ダウンロード
- 簡単に
- 簡単に
- 埋め込みます
- エンジニアリング
- エーテル(ETH)
- さらに
- あらゆる
- 例
- 例
- 顔
- 少数の
- File
- 焦点
- フォーム
- 無料版
- から
- 楽しいです
- function
- 生成する
- 世代
- 取得する
- 受け
- グラフ
- グラフ ニューラル ネットワーク
- Hardware
- 持ってる
- he
- 彼の
- history
- 保持している
- 希望
- 認定条件
- HTML
- HTTPS
- 何百
- i
- if
- 病気
- import
- in
- ひらめき
- 説明書
- 対話
- インタフェース
- に
- IT
- ただ
- KDナゲット
- 大規模
- 学んだ
- 学習
- 資格
- ライン
- リスト
- 負荷
- ローカル
- 見て
- 探して
- LOOKS
- で
- 機械
- 機械学習
- 維持する
- 管理
- マスター
- メンタル
- 精神疾患
- Microsoft
- 分
- モード
- モデル
- my
- 名
- 必要
- ネットワーク
- ニューラル
- ニューラルネットワーク
- 新作
- 今
- of
- on
- オプション
- オプション
- or
- でる
- 自分の
- パッケージ
- プラットフォーム
- プラトン
- プラトンデータインテリジェンス
- プラトデータ
- お願いします
- プロダクト
- プロ
- 提供
- は、大阪で
- プッシュ
- Python
- クイック
- 倉庫
- の提出が必要です
- 応答
- 回答
- return
- 右
- s
- 科学
- 科学者
- スクロール
- を検索
- セクション
- 文
- シェアする
- ショート
- 同様の
- 簡単な拡張で
- 溶液
- 何か
- スペース
- split
- start
- 都道府県
- 最先端の
- まだ
- 苦労して
- 生徒
- キー
- 技術的
- テクノロジー
- テクノロジー
- テレコミュニケーション
- それ
- アプリ環境に合わせて
- テーマ
- その後
- この
- 役職
- 〜へ
- トークン化する
- トークン
- top
- トーチ
- トランスフォーマー
- チュートリアル
- わかる
- ユーザー
- さまざまな
- 視認性
- ビジョン
- ました
- we
- ウェブサイト
- 誰
- 意志
- 以内
- 書き込み
- 貴社
- あなたの
- ゼファーネット