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이 짧은 튜토리얼은 Microsoft DialoGPT 모델, Hugging Face Space 및 Gradio 간섭을 사용하여 간단한 챗봇을 구축합니다. 비슷한 기술을 사용하여 5분 안에 자신만의 앱을 개발하고 맞춤화할 수 있습니다.
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- 앱 이름, 라이선스, Space 하드웨어 및 가시성으로 양식을 작성합니다.
우주에서 온 이미지
- 응용 프로그램을 초기화하려면 "공간 만들기"를 누르십시오.
- 리포지토리를 복제하고 로컬 시스템에서 파일을 푸시하거나 브라우저를 사용하여 Hugging Face에서 파일을 만들고 편집할 수 있습니다.
이미지 출처 : AI 챗봇
"파일" 탭을 클릭합니다. > + 파일 추가 > 새 파일을 만듭니다.
이미지 출처 : kingabzpro/AI-챗봇
만들기 그라 디오 상호 작용. 내 코드를 복사할 수 있습니다.
이미지 출처 : 앱.파이
"microsoft/DialoGPT-large" 토크나이저와 모델을 로드하고 응답을 받고 기록을 생성하기 위한 'predict' 함수를 만들었습니다.
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()
또한 내 앱에 맞춤형 테마를 제공했습니다. boxy_violet. Gradio를 탐색할 수 있습니다. 테마 갤러리 취향에 따라 테마를 선택합니다.
이제 `requirement.txt` 파일을 만들고 필요한 Python 패키지를 추가해야 합니다.
이미지 출처 : requirements.txt
transformers
torch
그런 다음 앱이 빌드를 시작하고 몇 분 안에 모델을 다운로드하고 모델 추론을 로드합니다.
Gradio 앱은 멋져 보입니다. 우리는 응답을 받고 기록을 유지하기 위해 모든 다른 모델 설계자에 대해 '예측' 기능을 생성하기만 하면 됩니다.
이제 에서 앱과 채팅하고 상호 작용할 수 있습니다. kingabzpro/AI-챗봇 또는 https://kingabzpro-ai-chatbot.hf.space를 사용하여 웹사이트에 앱을 삽입하세요.
이미지 출처 : kingabzpro/AI-챗봇
아직도 헷갈리세요? 수백 개의 챗봇 앱을 찾아보세요 공간 영감을 얻고 모델 추론을 이해합니다.
예를 들어 "LLaMA-7B"에서 미세 조정된 모드가 있는 경우입니다. 검색 모델 모델의 다양한 구현을 보려면 아래로 스크롤하십시오.
이미지 출처 : 십 면체-연구/llama-7b-hf
결론적으로 이 블로그는 단 5분 만에 Hugging Face와 Gradio를 사용하여 AI 챗봇을 만드는 빠르고 쉬운 튜토리얼을 제공합니다. 단계별 지침과 사용자 지정 가능한 옵션을 통해 누구나 쉽게 챗봇을 만들 수 있습니다.
즐거웠고 뭔가 배웠기를 바랍니다. 의견 섹션에서 Gradio 데모를 공유하십시오. 더 간단한 솔루션을 찾고 있다면 확인하십시오. OpenChat: 몇 분 만에 맞춤형 챗봇을 구축할 수 있는 무료 및 간단한 플랫폼.
아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 머신 러닝 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 고생하는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 만드는 것입니다.
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- 출처: 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
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