gradio本地部署chatrwkv代码

Gradio是一个开源的工具，用于创建简单的用户界面，让用户可以直接与机器学习模型互动。如果你想在本地部署ChatRWKV模型，你可以按照以下步骤操作：

1. **安装gradio和相关依赖**：

   pip install gradio transformers

2. **加载模型和tokenizer**：

   from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForConditionalGeneration
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your_chatr_model_name")
   model = AutoModelForConditionalGeneration.from_pretrained("your_chatr_model_name")

3. **定义预测函数**：

   def chatbot(text):
       input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")  
       output = model.generate(input_ids, max_length=50) # 根据需求调整max_length
       response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
       return response

4. **使用gradio创建界面**：

   import gradio as gr

   def run_gradio():
       gr.Interface(fn=chatbot, inputs="text", outputs="text").launch()

5. **运行接口**：
调用`run_gradio()`函数，现在你应该能看到一个本地web页面，用户可以在那里输入文本并看到模型的回复。

6. **注意安全性和隐私**：
当在本地部署时，确保敏感信息的安全，尤其是如果你的数据集包含个人数据。你也可以选择在启动gradio之前限制访问IP地址，避免公开分享。