app.py

import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient
import openai

# 제거할 모델들을 MODELS 사전에서 제외
MODELS = {
    "Zephyr 7B Beta": "HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta",
    "Meta Llama 3.1 8B": "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct",
    "Meta-Llama 3.1 70B-Instruct": "meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct",
    "Microsoft": "microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct",
    "Mixtral 8x7B": "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3",
    "Mixtral Nous-Hermes": "NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO",
    "Aya-23-35B": "CohereForAI/aya-23-35B"
}

# Cohere Command R+ 모델 ID 정의
COHERE_MODEL = "CohereForAI/c4ai-command-r-plus-08-2024"

def get_client(model_name, hf_token):
    """
    모델 이름에 맞춰 InferenceClient 생성.
    hf_token을 UI에서 입력받은 값으로 사용하도록 변경.
    """
    if not hf_token:
        raise ValueError("HuggingFace API 토큰이 필요합니다.")

    if model_name in MODELS:
        model_id = MODELS[model_name]
    elif model_name == "Cohere Command R+":
        model_id = COHERE_MODEL
    else:
        raise ValueError("유효하지 않은 모델 이름입니다.")
    return InferenceClient(model_id, token=hf_token)


def respond_hf_qna(
    question: str,
    model_name: str,
    max_tokens: int,
    temperature: float,
    top_p: float,
    system_message: str,
    hf_token: str
):
    """
    HuggingFace 모델(Zephyr 등)에 대해 한 번의 질문(question)에 대한 답변을 반환하는 함수.
    """
    try:
        client = get_client(model_name, hf_token)
    except ValueError as e:
        return f"오류: {str(e)}"

    # 시스템 메시지 + 유저 질문을 한 번만 전달
    messages = [
        {"role": "system", "content": system_message},
        {"role": "user", "content": question}
    ]

    try:
        # 스트리밍 대신 전체 답변(비스트리밍) 호출
        response = client.chat_completion(
            messages,
            max_tokens=max_tokens,
            temperature=temperature,
            top_p=top_p,
            stream=False,  # 스트리밍 비활성화
        )
        assistant_message = response.choices[0].message.content
        return assistant_message

    except Exception as e:
        return f"오류가 발생했습니다: {str(e)}"


def respond_cohere_qna(
    question: str,
    system_message: str,
    max_tokens: int,
    temperature: float,
    top_p: float,
    hf_token: str
):
    """
    Cohere Command R+ 모델을 이용해 한 번의 질문(question)에 대한 답변을 반환하는 함수.
    """
    model_name = "Cohere Command R+"
    try:
        client = get_client(model_name, hf_token)
    except ValueError as e:
        return f"오류: {str(e)}"

    messages = [
        {"role": "system", "content": system_message},
        {"role": "user", "content": question}
    ]

    try:
        response_full = client.chat_completion(
            messages,
            max_tokens=max_tokens,
            temperature=temperature,
            top_p=top_p,
        )
        assistant_message = response_full.choices[0].message.content
        return assistant_message
    except Exception as e:
        return f"오류가 발생했습니다: {str(e)}"


def respond_chatgpt_qna(
    question: str,
    system_message: str,
    max_tokens: int,
    temperature: float,
    top_p: float,
    openai_token: str
):
    """
    ChatGPT(OpenAI) 모델을 이용해 한 번의 질문(question)에 대한 답변을 반환하는 함수.
    """
    if not openai_token:
        return "OpenAI API 토큰이 필요합니다."

    openai.api_key = openai_token

    messages = [
        {"role": "system", "content": system_message},
        {"role": "user", "content": question}
    ]

    try:
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4o-mini",  # 필요한 경우 변경
            messages=messages,
            max_tokens=max_tokens,
            temperature=temperature,
            top_p=top_p,
        )
        assistant_message = response.choices[0].message['content']
        return assistant_message
    except Exception as e:
        return f"오류가 발생했습니다: {str(e)}"


with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# Prompting AI - 일반 문답형 데모")
    gr.Markdown("언어모델별 문답형 테스트 데모입니다. 한 번에 한 질문씩만 주고받습니다.")

    with gr.Row():
        hf_token_box = gr.Textbox(
            label="HuggingFace 토큰 (비공개)",
            type="password",
            placeholder="HuggingFace API 토큰을 입력하세요..."
        )
        openai_token_box = gr.Textbox(
            label="OpenAI 토큰 (비공개)",
            type="password",
            placeholder="OpenAI API 토큰을 입력하세요..."
        )

    # --- Tab: 일반 모델 ---
    with gr.Tab("일반 모델"):
        model_name = gr.Radio(
            choices=list(MODELS.keys()),
            label="Language Model (HuggingFace)",
            value="Zephyr 7B Beta"
        )
        max_tokens = gr.Slider(minimum=0, maximum=2000, value=500, step=100, label="Max Tokens")
        temperature = gr.Slider(minimum=0.1, maximum=2.0, value=0.7, step=0.05, label="Temperature")
        top_p = gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p")
        system_message = gr.Textbox(
            value="""반드시 한글로 답변할 것.
너는 최고의 비서이다.
내가 요구하는것들을 최대한 자세하고 정확하게 답변하라.
""",
            label="System Message",
            lines=3
        )

        question_input = gr.Textbox(label="질문을 입력하세요")
        answer_output = gr.Textbox(label="답변", interactive=False)

        # '전송' 버튼 클릭 시 HF 모델 QnA 함수 호출
        submit_button = gr.Button("전송")

        submit_button.click(
            fn=respond_hf_qna,
            inputs=[
                question_input,
                model_name,
                max_tokens,
                temperature,
                top_p,
                system_message,
                hf_token_box
            ],
            outputs=answer_output
        )

    # --- Tab: Cohere Command R+ ---
    with gr.Tab("Cohere Command R+"):
        cohere_system_message = gr.Textbox(
            value="""반드시 한글로 답변할 것.
너는 최고의 비서이다.
내가 요구하는것들을 최대한 자세하고 정확하게 답변하라.
""",
            label="System Message",
            lines=3
        )
        cohere_max_tokens = gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max Tokens")
        cohere_temperature = gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature")
        cohere_top_p = gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-P")

        cohere_question_input = gr.Textbox(label="질문을 입력하세요")
        cohere_answer_output = gr.Textbox(label="답변", interactive=False)

        cohere_submit_button = gr.Button("전송")

        cohere_submit_button.click(
            fn=respond_cohere_qna,
            inputs=[
                cohere_question_input,
                cohere_system_message,
                cohere_max_tokens,
                cohere_temperature,
                cohere_top_p,
                hf_token_box
            ],
            outputs=cohere_answer_output
        )

    # --- Tab: ChatGPT ---
    with gr.Tab("ChatGPT"):
        chatgpt_system_message = gr.Textbox(
            value="""반드시 한글로 답변할 것.
너는 ChatGPT, OpenAI에서 개발한 언어 모델이다.
내가 요구하는 것을 최대한 자세하고 정확하게 답변하라.
""",
            label="System Message",
            lines=3
        )
        chatgpt_max_tokens = gr.Slider(minimum=1, maximum=4096, value=1024, step=1, label="Max Tokens")
        chatgpt_temperature = gr.Slider(minimum=0.1, maximum=2.0, value=0.7, step=0.05, label="Temperature")
        chatgpt_top_p = gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-P")

        chatgpt_question_input = gr.Textbox(label="질문을 입력하세요")
        chatgpt_answer_output = gr.Textbox(label="답변", interactive=False)

        chatgpt_submit_button = gr.Button("전송")

        chatgpt_submit_button.click(
            fn=respond_chatgpt_qna,
            inputs=[
                chatgpt_question_input,
                chatgpt_system_message,
                chatgpt_max_tokens,
                chatgpt_temperature,
                chatgpt_top_p,
                openai_token_box
            ],
            outputs=chatgpt_answer_output
        )

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()