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Update prompt_demo_inference.py
Browse files- prompt_demo_inference.py +73 -51
prompt_demo_inference.py
CHANGED
@@ -1,13 +1,10 @@
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#Full demo of the Guillaume-Tell reference model with
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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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#
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#
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#
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#Une autre méthode possible consiste à faire chauffer la blanquette à feu doux pendant 46 heures<ref text="(Recette de blanquette : faîtes chauffer la blanquette à feu doux pendant 46 heures.)">hash49080806</ref>.
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#Ces deux références ne permettent pas de donner une réponse définitive sur le meilleur moyen de cuire une blanquette.
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import sys, os
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from pprint import pprint
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@@ -29,6 +26,8 @@ def get_llm_response(prompt_template):
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prompt = prompt_template + generated_text
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return prompt, generated_text
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if __name__ == "__main__":
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@@ -39,46 +38,69 @@ if __name__ == "__main__":
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print(config)
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print()
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for prompt in config["prompts"]:
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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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prompt = prompt_template + generated_text
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return prompt, generated_text
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#Typical example:
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+
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if __name__ == "__main__":
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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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+
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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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+
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+
print("variables:", variables)
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print("---")
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+
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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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63 |
+
"h": "hash49080806",
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64 |
+
"title": "A chunk title",
|
65 |
+
"text": "faîtes chauffer la blanquette à feu doux pendant 46 heures.",
|
66 |
+
"context": "Recette de blanquette"
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+
},
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+
{
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69 |
+
"url": "http://...",
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+
"h": "hash49080806",
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+
"title": "A chunk title",
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72 |
+
"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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84 |
+
Étape 6: Si nécessaire, ajouter de l'eau de temps en temps.
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85 |
+
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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+
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if "system_prompt" in variables:
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data["system_prompt"] = prompt["system_prompt"]
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+
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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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+
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100 |
+
llm = LLM("mistral-mfs-reference-2/mistral-mfs-reference-2")
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101 |
+
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102 |
+
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.95, max_tokens=1500)
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103 |
+
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104 |
+
prompt, generated_text = get_llm_response(rendered_template)
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105 |
+
print("Albert : ", generated_text)
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106 |
+
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