Update app.py

app.py

@@ -1,64 +1,108 @@
 import gradio as gr
-from huggingface_hub import InferenceClient
-
-"""
-For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
-"""
-client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
-
-
-def respond(
-    message,
-    history: list[tuple[str, str]],
-    system_message,
-    max_tokens,
-    temperature,
-    top_p,
-):
-    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
-
-    for val in history:
-        if val[0]:
-            messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
-        if val[1]:
-            messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
-
-    messages.append({"role": "user", "content": message})
-
-    response = ""
-
-    for message in client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        token = message.choices[0].delta.content
-
-        response += token
-        yield response
-
-
-"""
-For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
-"""
-demo = gr.ChatInterface(
-    respond,
-    additional_inputs=[
-        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
-        gr.Slider(
-            minimum=0.1,
-            maximum=1.0,
-            value=0.95,
-            step=0.05,
-            label="Top-p (nucleus sampling)",
-        ),
-    ],
+from unsloth import FastLanguageModel
+import torch
+from fpdf import FPDF
+import csv
+import os
+
+hf_token = os.environ.get("HF_TOKEN")
+
+# Load fine-tuned model
+model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
+    model_name = "Devavrat28/peshwai-historian-ai",  # replace with your HF username
+    max_seq_length = 2048,
+    dtype = torch.float16,
+    load_in_4bit = True,
+    token=hf_token,  # Add your Hugging Face token here
 )
 
+FastLanguageModel.for_inference(model)
+
+# Logging user Q&A
+ANSWER_LOG_PATH = "answers.csv"
+FEEDBACK_LOG_PATH = "feedback.csv"
+
+def log_query_and_response(question, answer):
+    file_exists = os.path.isfile(ANSWER_LOG_PATH)
+    with open(ANSWER_LOG_PATH, mode="a", encoding="utf-8", newline="") as file:
+        writer = csv.writer(file)
+        if not file_exists:
+            writer.writerow(["Question", "Answer"])
+        writer.writerow([question, answer])
+
+def save_feedback(question, answer, feedback):
+    with open(FEEDBACK_LOG_PATH, mode="a", encoding="utf-8", newline="") as file:
+        writer = csv.writer(file)
+        writer.writerow([question, answer, feedback])
+
+# Generate PDF
+def export_answer_as_pdf(answer_text, filename="peshwai_answer.pdf"):
+    pdf = FPDF()
+    pdf.add_page()
+    pdf.set_font("Arial", size=12)
+    pdf.multi_cell(0, 10, answer_text)
+    pdf.output(filename)
+    return filename
+
+# Marathi historian prompt + answer
+def generate_marathi_answer(user_input):
+    prompt = f"""तुम्ही एक इतिहासकार आहात आणि तुमचे संशोधन पेशवाई कालखंडावर आहे. 
+खाली दिलेल्या उदाहरणांप्रमाणे उत्तर सविस्तर आणि माहितीपूर्ण द्या:
+
+उदाहरण १:
+विषय: नाना फडणवीसांचे गुप्त राजकारण
+सविस्तर माहिती: नाना फडणवीस हे केवळ पेशव्यांचे विश्वासू नसून त्यांनी 'बारभाई मंडळा'च्या माध्यमातून पेशव्यांची सत्ता अबाधित ठेवण्याचा प्रयत्न केला होता. ...
+
+उदाहरण २:
+विषय: माधवराव पेशव्यांचा आरोग्यावर झालेला परिणाम
+सविस्तर माहिती: माधवराव पेशवे हे अत्यंत बुद्धिमान होते. मात्र त्यांच्या अल्प वयात मृत्यूचे कारण राजकीय तणाव, घरगुती संघर्ष आणि सातत्याने झालेल्या लढायांमुळे निर्माण झालेले आरोग्याचे बिघाड हे होते...
+
+---
+
+आता खालील विषयावर उत्तर लिहा:
+
+विषय: {user_input}
+सविस्तर माहिती:"""
+
+    inputs = tokenizer([prompt], return_tensors="pt", truncation=True, padding=True).to(model.device)
+    outputs = model.generate(
+        **inputs,
+        max_new_tokens=512,
+        temperature=0.7,
+        top_p=0.85,
+        repetition_penalty=1.2,
+        no_repeat_ngram_size=3,
+        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
+    )
+    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    final_answer = generated_text.split("सविस्तर माहिती:")[-1].strip()
+    log_query_and_response(user_input, final_answer)
+    return final_answer
+
+# Gradio App
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown("# 📜 पेशवाई इतिहास - AI इतिहासकार")
+    gr.Markdown("मराठीत प्रश्न विचारा आणि पेशवाई काळातील सखोल, अभ्यासपूर्ण उत्तर मिळवा!")
+
+    input_box = gr.Textbox(lines=2, placeholder="उदा: शनिवार वाड्याचे ऐतिहासिक महत्त्व काय आहे?", label="तुमचा प्रश्न येथे लिहा:")
+    output_box = gr.Textbox(lines=10, label="इतिहासकाराचे उत्तर")
+    feedback_radio = gr.Radio(["होय", "नाही"], label="हे उत्तर उपयुक्त होते का?")
+    file_output = gr.File(label="PDF डाउनलोड")
+
+    generate_btn = gr.Button("उत्तर मिळवा 🚀")
+    download_btn = gr.Button("उत्तर PDF म्हणून डाउनलोड करा")
+
+    def handle_all(user_input):
+        answer = generate_marathi_answer(user_input)
+        return answer
+
+    def generate_pdf(user_input):
+        answer = generate_marathi_answer(user_input)
+        filename = export_answer_as_pdf(answer)
+        return answer, filename
+
+    generate_btn.click(fn=handle_all, inputs=input_box, outputs=output_box)
+    download_btn.click(fn=generate_pdf, inputs=input_box, outputs=[output_box, file_output])
+    feedback_radio.change(fn=save_feedback, inputs=[input_box, output_box, feedback_radio], outputs=[])
 
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+demo.launch(share=True, debug=True)