int/gpt_academic
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request_llm/bridge_newbing.py
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@@ -611,7 +611,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
单线程方法 单线程方法
函数的说明请见 request_llm/bridge_all.py 函数的说明请见 request_llm/bridge_all.py
""" """
chatbot.append((inputs, "[Local Message]: 等待Bing响应 ...")) chatbot.append((inputs, "[Local Message]: 等待NewBing响应中 ..."))
global newbing_handle global newbing_handle
if (newbing_handle is None) or (not newbing_handle.success): if (newbing_handle is None) or (not newbing_handle.success):
@@ -633,7 +633,7 @@ def predict(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history=[], system_promp
for i in range(len(history)//2): for i in range(len(history)//2):
history_feedin.append([history[2*i], history[2*i+1]] ) history_feedin.append([history[2*i], history[2*i+1]] )
chatbot[-1] = (inputs, "[Local Message]: 等待Bing响应 ...") chatbot[-1] = (inputs, "[Local Message]: 等待NewBing响应中 ...")
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history, msg="NewBing响应缓慢，尚未完成全部响应，请耐心完成后再提交新问题。") yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history, msg="NewBing响应缓慢，尚未完成全部响应，请耐心完成后再提交新问题。")
for response in newbing_handle.stream_chat(query=inputs, history=history_feedin, system_prompt=system_prompt, max_length=llm_kwargs['max_length'], top_p=llm_kwargs['top_p'], temperature=llm_kwargs['temperature']): for response in newbing_handle.stream_chat(query=inputs, history=history_feedin, system_prompt=system_prompt, max_length=llm_kwargs['max_length'], top_p=llm_kwargs['top_p'], temperature=llm_kwargs['temperature']):
chatbot[-1] = (inputs, preprocess_newbing_out(response)) chatbot[-1] = (inputs, preprocess_newbing_out(response))