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import os | |
import subprocess | |
if not os.path.exists("chatglm4-ggml-int4.bin"): | |
os.system("wget https://huggingface.co/npc0/chatglm-4-9b-int4/resolve/main/chatglm4-ggml-int4.bin") | |
import chatglm_cpp | |
pipeline = chatglm_cpp.Pipeline("chatglm4-ggml-int4.bin") | |
# pipeline.chat([chatglm_cpp.ChatMessage(role="user", content="你好")]) | |
# history = [] | |
prompt = """ | |
現在有些文本,文本詳細且複雜。 它包含細節,可以縮減和綜合為關鍵要點。 你的任務是提取最重要的概念,重點關注主要思路,提供一個概述而不失去精髓。 你的總結應該: | |
• 簡潔但足夠充分,可以代表所有重要信息 | |
• 使用正確的句式和連貫的流程 | |
• 捕捉誰、什麼、何時、在哪裡、為什麼和如何 | |
• 盡可能地保留原始風格和風格 | |
• 你必須遵循“摘要”格式: | |
摘要: | |
用2至3個句子簡要陳述主要主題和主要發現。 | |
主要要點: | |
• 要點1 - 最重要的發現或細節 | |
• 要點2 - 第二重要的觀黵 | |
• 要點3 - 第三個重要的信息 | |
• 要點4(可選) - 另一個要點 | |
• 要點5(可選) - 最後的關鍵總結要點 | |
文本: | |
""" | |
def sum_chain_l1(text, p_bar): | |
docs = [] | |
for i in p_bar(range(len(text)//8000+1)): | |
t = text[i*8000:i*8000+8196] | |
if len(t) > 0: | |
a = '' | |
for answer in pipeline.chat( | |
[chatglm_cpp.ChatMessage( | |
role="user", | |
content=prompt+t)], | |
stream=True): | |
a += answer.content | |
yield f"{'='*8} {i+1}/{len(text)//8000+1} {'='*8}\n{a}" | |
docs.append(answer) | |
yield docs | |
def sum_chain_l2_deprecated(docs, p_bar): | |
hist = docs[0] | |
i = 0 | |
for doc in p_bar(docs[1:]): | |
i += 1 | |
a = '' | |
for answer in pipeline.chat( | |
[chatglm_cpp.ChatMessage( | |
role="user", | |
content=prompt+"\n"+hist+"\n"+doc)], | |
stream=True): | |
a += answer.content | |
yield f"{'='*8} {i}/{len(docs)} {'='*8}\n{a}" | |
hist = answer | |
yield hist | |
import gradio as gr | |
def greet(text, progress=gr.Progress()): | |
progress(0, desc="Reading") | |
docs = [] | |
for doc in sum_chain_l1(text, progress.tqdm): | |
if isinstance(doc, str): | |
yield '# drafting summary', doc | |
# yield 'stage 1 finished', '\n===== summarized parts =====\n'.join(doc) | |
progress(0, desc="Refinement") | |
for ans in sum_chain_l2_deprecated(doc, progress.tqdm): | |
if isinstance(ans, str): | |
yield '# refining summary', ans | |
return '# final result', ans | |
gr.Markdown("# Text Summarization\nStage 1 = draft -> Stage 2 = refine -> final result") | |
iface = gr.Interface(fn=greet, | |
inputs=gr.Textbox(lines=20, | |
placeholder="Text Here..."), | |
outputs=["text", "text"]) | |
iface.launch() | |