import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient

# InferenceClient'ı uygun model ile başlatıyoruz
client = InferenceClient(model="HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")

def respond(message, history, system_message, max_tokens, temperature, top_p):
    # Mesajları hazırlıyoruz, sistem mesajı ile başlıyoruz
    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]

    # Geçmişteki kullanıcı ve asistan mesajlarını ekliyoruz
    for user_msg, assistant_msg in history:
        if user_msg:
            messages.append({"role": "user", "content": user_msg})
        if assistant_msg:
            messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_msg})

    # Son kullanıcı mesajını ekliyoruz
    messages.append({"role": "user", "content": message})

    response = ""
    try:
        # Yanıtları alıyoruz ve yayınlıyoruz
        for message in client.chat_completion(
            messages=messages,
            max_tokens=max_tokens,
            stream=True,
            temperature=temperature,
            top_p=top_p,
        ):
            token = message.choices[0].delta.get('content', '')
            response += token
            yield response
    except Exception as e:
        # Hata durumunda hata mesajını döndürüyoruz
        yield f"Hata: {e}"

# Gradio arayüzünü oluşturuyoruz
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Base()) as demo:  # Dark theme can be specified here
    system_message = gr.Textbox(value="You are a GPT-2 model chatbot named Simulacra. You are produced by Anezatra.", label="Sistem mesajı")
    max_tokens = gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Maksimum yeni token sayısı")
    temperature = gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Sıcaklık (Temperature)")
    top_p = gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p (nükleus örnekleme)")

    chatbot = gr.Chatbot()
    msg = gr.Textbox(label="Mesajınızı yazın")
    clear = gr.Button("Temizle")

    def user_input(user_message, history):
        return "", history + [[user_message, None]]

    def bot_response(history):
        last_message = history[-1][0]
        response_gen = respond(
            message=last_message,
            history=history[:-1],
            system_message=system_message.value,
            max_tokens=max_tokens.value,
            temperature=temperature.value,
            top_p=top_p.value,
        )
        for response in response_gen:
            history[-1][1] = response
            yield history

    msg.submit(user_input, [msg, chatbot], [msg, chatbot], queue=False).then(
        bot_response, chatbot, chatbot
    )
    clear.click(lambda: None, None, chatbot, queue=False)

# Uygulamayı başlatıyoruz
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()