初始化项目,由ModelHub XC社区提供模型
Model: AgentPublic/guillaumetell-7b Source: Original Platform
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#Full demo of the Guillaume-Tell reference model with three references.
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#Guillaume-Tell is currently trained by default on five references but future version will enhance the flexibility of the model.
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#Example of generated text:
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#Le meilleur moyen de cuire une blanquette est d'utiliser un mélange de viande et de légumes, tels que des champignons de Paris<ref text="Les meilleures blanquettes se font avec des champignons de Paris">hash49080806</ref>.
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#Il est recommandé de faire chauffer la blanquette à feu doux pendant 46 heures<ref text="faîtes chauffer la blanquette à feu doux pendant 46 heures.">hash49080806</ref>.
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#Enfin, pour achever la préparation, il faut ajouter une crème fraîche, un jaune d’œuf et du jus de citron juste avant de servir<ref text="Dans un bol, bien mélanger la crème fraîche, le jaune d’oeuf et le jus de citron. Ajouter ce mélange au dernier moment, bien remuer et servir tout de suite.">hash49080806</ref>.
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import sys, os
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from pprint import pprint
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from jinja2 import Environment, FileSystemLoader, meta
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import yaml
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import pandas as pd
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from vllm import LLM, SamplingParams
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sys.path.append(".")
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os.chdir(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
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def get_llm_response(prompt_template):
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sampling_params = SamplingParams(temperature=.7, top_p=.95, max_tokens=2000, presence_penalty = 1.5, stop = ["``"]) #Officially recommended parameters
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prompts = [prompt_template]
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outputs = llm.generate(prompts, sampling_params, use_tqdm = False)
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generated_text = outputs[0].outputs[0].text
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prompt = prompt_template + generated_text
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return prompt, generated_text
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#Typical example:
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llm = LLM("AgentPublic/Guillaume-Tell")
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if __name__ == "__main__":
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with open('prompt_config.yaml') as f:
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config = yaml.safe_load(f)
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print("prompt format:", config.get("prompt_format"))
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print(config)
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print()
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for prompt in config["prompts"]:
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if prompt["mode"] == "rag":
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print(f'--- prompt mode: {prompt["mode"]} ---')
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env = Environment(loader=FileSystemLoader("."))
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template = env.get_template(prompt["template"])
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source = template.environment.loader.get_source(template.environment, template.name)
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variables = meta.find_undeclared_variables(env.parse(source[0]))
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print("variables:", variables)
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print("---")
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data = {
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"query": "Quel est le meilleur moyen de cuire une blanquette?",
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"chunks" : [
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{
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"url": "http://data.gouv.fr",
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"h": "hash49080805",
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"title": "A chunk title",
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"text": "Moi j'aime la blanquette avec du beurre dedans\nEt une sauce bien épaisse.",
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},
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{
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"url": "http://...",
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"h": "hash49080806",
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"title": "A chunk title",
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"text": "Faites chauffer la blanquette à feu doux pendant 46 heures.",
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"context": "Recette de blanquette"
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},
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{
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"url": "http://...",
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"h": "hash49080806",
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"title": "A chunk title",
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"text": "Les meilleures blanquettes se font avec des champignons de Paris",
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"context": "Avis de grand-mère"
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},
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{
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"url": "http://...",
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"h": "hash49080806",
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"title": "A chunk title",
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"text": """Étape 1 Faire revenir la viande dans un peu de beurre doux jusqu'à ce que les morceaux soient un peu dorés.
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Étape 2: Saupoudrer de 2 cuillères de farine. Bien remuer.
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Étape 3: Ajouter 2 ou 3 verres d'eau, les cubes de bouillon, le vin et remuer. Ajouter de l'eau si nécessaire pour couvrir.
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Étape 4: Couper les carottes en rondelles et émincer les oignons puis les incorporer à la viande, ainsi que les champignons.
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Étape 5: Laisser mijoter à feu très doux environ 1h30 à 2h00 en remuant.
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Étape 6: Si nécessaire, ajouter de l'eau de temps en temps.
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Étape 7: Dans un bol, bien mélanger la crème fraîche, le jaune d’oeuf et le jus de citron. Ajouter ce mélange au dernier moment, bien remuer et servir tout de suite.
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""",
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"context": "Recette Marmiton"
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},
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]
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}
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if "system_prompt" in variables:
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data["system_prompt"] = prompt["system_prompt"]
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rendered_template = template.render(**data)
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print(rendered_template)
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print("---")
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prompt, generated_text = get_llm_response(rendered_template)
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print("Albert : ", generated_text)
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