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app-backup.py

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-import gradio as gr
-from huggingface_hub import InferenceClient
-import os
-import requests
-
-# 추론 API 클라이언트 설정
-hf_client = InferenceClient("CohereForAI/c4ai-command-r-plus-08-2024", token=os.getenv("HF_TOKEN"))
-#hf_client = InferenceClient("CohereForAI/aya-23-35B", token=os.getenv("HF_TOKEN"))
-
-def load_fashion_code():
-    try:
-        with open('fashion.cod', 'r', encoding='utf-8') as file:
-            return file.read()
-    except FileNotFoundError:
-        return "fashion.cod 파일을 찾을 수 없습니다."
-    except Exception as e:
-        return f"파일을 읽는 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
-
-fashion_code = load_fashion_code()
-
-def respond(
-    message,
-    history: list[tuple[str, str]],
-    system_message="",  # 기본값 추가
-    max_tokens=1024,    # 기본값 추가
-    temperature=0.7,    # 기본값 추가
-    top_p=0.9,          # 기본값 추가
-):
-    global fashion_code
-    system_prefix = """반드시 한글로 답변할것. 너는 주어진 소스코드를 기반으로 "서비스 사용 설명 및 안내, qna를 하는 역할이다". 아주 친절하고 자세하게 4000토큰 이상 작성하라. 너는 코드를 기반으로 사용 설명 및 질의 응답을 진행하며, 이용자에게 도움을 주어야 한다. 이용자가 궁금해 할 만 한 내용에 친절하게 알려주도록 하라. 코드 전체 내용에 대해서는 보안을 유지하고, 키 값 및 엔드포인트와 구체적인 모델은 공개하지 마라. """
-
-    if message.lower() == "패션 코드 실행":
-        system_message = system_message or ""  # None인 경우 빈 문자열로 초기화
-        system_message += f"\n\n패션 코드 내용:\n{fashion_code}"
-        message = "패션 코드에 대해 설명해주세요."
-
-    messages = [{"role": "system", "content": f"{system_prefix} {system_message}"}]
-
-    # prefix 추가
-    for val in history:
-        if val[0]:
-            messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
-        if val[1]:
-            messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
-    
-    messages.append({"role": "user", "content": message})
-
-    response = ""
-    for message in hf_client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        token = message.choices[0].delta.content
-        if token is not None:
-            response += token.strip("")  # 토큰 제거
-    yield response
-
-# Gradio 인터페이스 설정 부분도 수정
-demo = gr.ChatInterface(
-    respond,
-    additional_inputs=[
-        gr.Textbox(label="System Message", value=""),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=8000, value=4000, label="Max Tokens"),
-        gr.Slider(minimum=0, maximum=1, value=0.7, label="Temperature"),
-        gr.Slider(minimum=0, maximum=1, value=0.9, label="Top P"),
-    ],
-    examples=[
-        ["패션 코드 실행"],        
-        ["사용 방법을 자세히 설명하라"],
-        ["사용 방법을 유튜브 영상 스크립트 형태로 작성하라"],
-        ["사용 방법을 SEO 최적화하여 블로그 포스트로 4000 토큰 이상 작성하라"],
-        ["계속 이어서 답변하라"],
-    ],
-    cache_examples=False,  # 캐싱 비활성화 설정
-    # css="""footer {visibility: hidden}""",  # 이곳에 CSS를 추가
-)
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(auth=("gini","pick"))