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CHANGED
@@ -180,7 +180,7 @@ def process_image(image_path, prompt):
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180 |
"content": [
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181 |
{
|
182 |
"type": "text",
|
183 |
-
"text": prompt
|
184 |
},
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185 |
{
|
186 |
"type": "image_url",
|
@@ -212,11 +212,7 @@ def generate_auswahl(prompt, file, chatbot, history, rag_option, model_option, o
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212 |
#geht nur über spezielle OpenAI-Schnittstelle...
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213 |
result= generate_text_zu_bild(file, prompt, k, rag_option, chatbot)
|
214 |
history = history + [((file,), None),(prompt, result)]
|
215 |
-
|
216 |
-
print("result..................")
|
217 |
-
print(result)
|
218 |
-
print("history.......................")
|
219 |
-
print(chatbot)
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220 |
chatbot[-1][1] = ""
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221 |
for character in result:
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222 |
chatbot[-1][1] += character
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@@ -232,6 +228,7 @@ def generate_auswahl(prompt, file, chatbot, history, rag_option, model_option, o
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232 |
##################################################
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233 |
#zu einem Text-Prompt ein Bild via Stable Diffusion generieren
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234 |
def generate_bild(prompt, chatbot, temperature=0.5, max_new_tokens=4048,top_p=0.6, repetition_penalty=1.3):
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|
235 |
#Bild nach Anweisung zeichnen und in History darstellen...
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236 |
data = {"inputs": prompt}
|
237 |
response = requests.post(API_URL, headers=HEADERS, json=data)
|
@@ -249,9 +246,10 @@ def generate_bild(prompt, chatbot, temperature=0.5, max_new_tokens=4048,top_p=0
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249 |
#zu einem Bild und Text-Prompt eine Analyse generieren
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250 |
def generate_text_zu_bild(file, prompt, k, rag_option, chatbot):
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251 |
global splittet
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252 |
-
|
253 |
prompt_neu = prompt
|
254 |
if (rag_option == "An"):
|
|
|
255 |
#muss nur einmal ausgeführt werden...
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256 |
if not splittet:
|
257 |
splits = document_loading_splitting()
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@@ -277,7 +275,7 @@ def generate_text_zu_bild(file, prompt, k, rag_option, chatbot):
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277 |
#mit oder ohne RAG möglich
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278 |
def generate_text (prompt, chatbot, history, rag_option, model_option, openai_api_key, k=3, top_p=0.6, temperature=0.5, max_new_tokens=4048, max_context_length_tokens=2048, repetition_penalty=1.3,):
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279 |
global splittet
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280 |
-
|
281 |
if (openai_api_key == "" or openai_api_key == "sk-"):
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282 |
#raise gr.Error("OpenAI API Key is required.")
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283 |
#eigenen OpenAI key nutzen
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180 |
"content": [
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181 |
{
|
182 |
"type": "text",
|
183 |
+
"text": llm_template + prompt
|
184 |
},
|
185 |
{
|
186 |
"type": "image_url",
|
|
|
212 |
#geht nur über spezielle OpenAI-Schnittstelle...
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213 |
result= generate_text_zu_bild(file, prompt, k, rag_option, chatbot)
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214 |
history = history + [((file,), None),(prompt, result)]
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215 |
+
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|
|
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|
|
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216 |
chatbot[-1][1] = ""
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217 |
for character in result:
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218 |
chatbot[-1][1] += character
|
|
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228 |
##################################################
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229 |
#zu einem Text-Prompt ein Bild via Stable Diffusion generieren
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230 |
def generate_bild(prompt, chatbot, temperature=0.5, max_new_tokens=4048,top_p=0.6, repetition_penalty=1.3):
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231 |
+
print("Bild Erzeugung..............................")
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232 |
#Bild nach Anweisung zeichnen und in History darstellen...
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233 |
data = {"inputs": prompt}
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234 |
response = requests.post(API_URL, headers=HEADERS, json=data)
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246 |
#zu einem Bild und Text-Prompt eine Analyse generieren
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247 |
def generate_text_zu_bild(file, prompt, k, rag_option, chatbot):
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248 |
global splittet
|
249 |
+
print("text mit Bild ..............................")
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250 |
prompt_neu = prompt
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251 |
if (rag_option == "An"):
|
252 |
+
print("Bild mit RAG..............................")
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253 |
#muss nur einmal ausgeführt werden...
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254 |
if not splittet:
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255 |
splits = document_loading_splitting()
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275 |
#mit oder ohne RAG möglich
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276 |
def generate_text (prompt, chatbot, history, rag_option, model_option, openai_api_key, k=3, top_p=0.6, temperature=0.5, max_new_tokens=4048, max_context_length_tokens=2048, repetition_penalty=1.3,):
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277 |
global splittet
|
278 |
+
print("Text pur..............................")
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279 |
if (openai_api_key == "" or openai_api_key == "sk-"):
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280 |
#raise gr.Error("OpenAI API Key is required.")
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281 |
#eigenen OpenAI key nutzen
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