Update app.py

app.py

@@ -1,13 +1,19 @@
+# Hugging Face LLaMA Recipes 参照: https://github.com/huggingface/huggingface-llama-recipes/blob/main/inference-api.ipynb
+# huggingface-llama-recipes: https://github.com/huggingface/huggingface-llama-recipes/tree/main
+
 import gradio as gr
 from openai import OpenAI
 import os
 
+# 環境変数からHugging Faceのアクセストークンを取得
 ACCESS_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
 
+# OpenAIクライアントを初期化
+# proxies引数は使用されないため削除
 client = OpenAI(
     base_url="https://api-inference.huggingface.co/v1/",
     api_key=ACCESS_TOKEN,
-    # proxies={}  # この行を削除
+    # proxies={}  # この行は削除
 )
 
 def respond(
@@ -18,18 +24,22 @@ def respond(
     temperature,
     top_p,
 ):
+    # システムメッセージを含むメッセージリストを作成
     messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
 
+    # 既存の履歴をメッセージリストに追加
     for val in history:
         if val[0]:
             messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
         if val[1]:
             messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
 
+    # 新しいユーザーのメッセージをメッセージリストに追加
     messages.append({"role": "user", "content": message})
 
     response = ""
     
+    # チャット補完を非同期にリクエスト
     for message in client.chat.completions.create(
         model="Sakalti/model-3",
         max_tokens=max_tokens,
@@ -42,9 +52,11 @@ def respond(
         
         response += token
         yield response
-    
+        
+# Gradioチャットボットを初期化
 chatbot = gr.Chatbot(height=600)
 
+# Gradioチャットインターフェースを作成
 demo = gr.ChatInterface(
     respond,
     additional_inputs=[
@@ -64,5 +76,6 @@ demo = gr.ChatInterface(
     theme="Nymbo/Nymbo_Theme",
 )
 
+# インターフェースを起動
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()