Create app.py

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+import pip
+pip.main(['install', 'torch'])
+pip.main(['install', 'transformers'])
+
+import torch
+import gradio as gr
+import transformers
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
+
+def load_model(model_name):
+    # model
+    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
+    # tokenizer
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+
+    return model, tokenizer
+
+
+def inference(prompt):
+    model_name = "Unggi/feedback_prize_kor"
+
+    model, tokenizer = load_model(
+        model_name = model_name
+    )
+
+    inputs = tokenizer(
+        prompt, 
+        return_tensors="pt"
+        )
+
+    with torch.no_grad():
+        logits = model(**inputs).logits
+
+    predicted_class_id = logits.argmax().item()
+    class_id = model.config.id2label[predicted_class_id]
+
+    return class_id
+
+demo = gr.Interface(
+    fn=inference, 
+    inputs="text", 
+    outputs="text", #return 값
+    examples=[
+        "민주주의 국가에서 국민은 주인이다."
+    ]
+    examples=[
+        "민주주의 국가에서 국민은 주인이다."
+    ]
+    ).launch() # launch(share=True)를 설정하면 외부에서 접속 가능한 링크가 생성됨
+
+demo.launch()