AI說書 - 從0開始 - 188 | 製作聊天介面

我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。

整理目前手上有的素材：

• AI說書 - 從0開始 - 180 | RoBERTa 預訓練前言：RoBERTa 預訓練前言
• AI說書 - 從0開始 - 181 | 預訓練模型資料下載與相關依賴準備：預訓練模型資料下載與相關依賴準備
• AI說書 - 從0開始 - 182 | 資料清洗：資料清洗
• AI說書 - 從0開始 - 183 | 初始化模型與 Tokenizer：初始化模型與 Tokenizer
• AI說書 - 從0開始 - 184 | 訓練 & 驗證資料集切割：訓練 & 驗證資料集切割
• AI說書 - 從0開始 - 185 | 初始化 Trainer：撰寫 Training Argument 並初始化 Trainer
• AI說書 - 從0開始 - 186 | 訓練並儲存模型：訓練並儲存模型
• AI說書 - 從0開始 - 187 | 製作 Inference 函數：製作 Inference 函數

製作完 Inference 函數後，可以來做一個互動介面進行包裝：

!pip install ipywidgets
import ipywidgets as widgets
from IPython.display import display, clear_output
from transformers import RobertaTokenizer, RobertaForCausalLM

text_input = widgets.Textarea(description = 'Prompt:',
																	placeholder = 'Enter your prompt here...')
																	
button = widgets.Button(description = 'Generate',
													 button_style = 'success')
													 
output_text = widgets.Output(layout = {'border': '1px solid black', 'height': '100px'})

def on_button_clicked(b):
	with output_text:
		clear_output()
		response = generate_response(text_input.value)
		print(response)
		
button.on_click(on_button_clicked)
display(text_input, button, output_text)

介面如下：

輸入文字並產生輸出為：