Update app.py

app.py

@@ -1,48 +1,69 @@
-import pandas as pd
+import gradio as gr
+import random
 import os
+import pandas as pd
+from huggingface_hub import InferenceClient
 
-# 환경 변수에서 파일 경로 가져오기 (없을 경우 기본 경로 사용)
-file_path = os.getenv('EXCEL_FILE_PATH', '/your/default/path/to/file.xlsx')
-
-# 파일이 존재하는지 확인하는 코드 추가
-if os.path.exists(file_path):
-    try:
-        # 파일이 존재하면 엑셀 파일을 읽어들임
-        df = pd.read_excel(file_path)
-        
-        # 1. G1셀에 "글자수"를 입력
-        df.loc[0, 'G'] = "글자수"
+# 하드코딩된 언어 모델 설정
+MODEL_NAME = "Cohere Command R+"
+MODEL_PATH = "CohereForAI/c4ai-command-r-plus"
 
-        # 2. G2셀부터 G열에 D열의 글자수를 입력
-        df['G'] = df['D'].apply(lambda x: len(str(x)) if pd.notnull(x) else 0)
+def create_client(model_name):
+    return InferenceClient(model_name, token=os.getenv("HF_TOKEN"))
 
-        # 3. G열 기준으로 내림차순 정렬
-        df = df.sort_values(by='G', ascending=False)
+def call_api(content, system_message, max_tokens, temperature, top_p):
+    client = create_client(MODEL_PATH)  # 모델을 하드코딩된 값으로 설정
+    messages = [{"role": "system", "content": system_message}, {"role": "user", "content": content}]
+    random_seed = random.randint(0, 1000000)
+    response = client.chat_completion(messages=messages, max_tokens=max_tokens, temperature=temperature, top_p=top_p, seed=random_seed)
+    return response.choices[0].message.content
 
-        # 4. E열의 데이터가 5, 4점인 항목에서 G열이 500자 이하인 항목 중 10개를 긍정리뷰 10개로 선택
-        positive_reviews = df[(df['E'].isin([5, 4])) & (df['G'] <= 500)].head(10)
+def generate_text(user_message, system_message, max_tokens, temperature, top_p):
+    return call_api(user_message, system_message, max_tokens, temperature, top_p)
 
-        # 5. E열의 데이터가 1, 2점인 항목에서 G열이 500자 이하인 항목 중 10개를 부정리뷰 10개로 선택
-        negative_reviews = df[(df['E'].isin([1, 2])) & (df['G'] <= 500)].head(10)
+def upload_excel(file):
+    df = pd.read_excel(file.name)
+    return df.head().to_string()
 
-        # 6. 긍정리뷰, 부정리뷰의 리뷰날짜, 옵션, 리뷰내용을 모두 가져옴
-        positive_reviews_data = positive_reviews[['리뷰날짜', '옵션', 'D']]  # D열이 리뷰내용
-        negative_reviews_data = negative_reviews[['리뷰날짜', '옵션', 'D']]
+title = "AI 텍스트 생성기"
 
-        # 긍정리뷰 10개 출력
-        print("긍정리뷰 10개:")
-        print(positive_reviews_data)
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown(f"# {title}")
+    
+    # 엑셀 업로드 기능을 가장 위로 위치
+    excel_input = gr.File(label="엑셀 파일 업로드", file_types=[".xls", ".xlsx"])
+    excel_output = gr.Textbox(label="엑셀 내용 미리보기", lines=10)
+    
+    # 사용자 메시지의 명칭을 '긍정리뷰 10개'로 설정
+    user_message = gr.Textbox(label="긍정리뷰 10개", lines=5)
+    
+    # 입력창 1의 명칭을 '부정리뷰 10개'로 설정
+    input1 = gr.Textbox(label="부정리뷰 10개", lines=5)
+    
+    # 시스템 메시지(프롬프트)의 명칭을 '긍정 프롬프트'로 설정
+    system_message = gr.Textbox(label="긍정 프롬프트", lines=10)
 
-        # 부정리뷰 10개 출력
-        print("부정리뷰 10개:")
-        print(negative_reviews_data)
+    # 입력창 2의 명칭을 '부정 프롬프트'로 설정
+    input2 = gr.Textbox(label="부정 프롬프트")
+    
+    # 출력창 1의 명칭을 '긍정리뷰분석'으로 설정
+    output1 = gr.Textbox(label="긍정리뷰분석", lines=10)
+    
+    # 출력창 2의 명칭을 '부정리뷰분석'으로 설정
+    output2 = gr.Textbox(label="부정리뷰분석", lines=10)
 
-        # 필요시 결과를 새로운 엑셀 파일로 저장
-        positive_reviews_data.to_excel('긍정리뷰_10개.xlsx', index=False)
-        negative_reviews_data.to_excel('부정리뷰_10개.xlsx', index=False)
+    with gr.Accordion("고급 설정", open=False):
+        max_tokens = gr.Slider(label="Max Tokens", minimum=0, maximum=4000, value=500, step=100)
+        temperature = gr.Slider(label="Temperature", minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.75, step=0.05)
+        top_p = gr.Slider(label="Top P", minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05)
+    
+    # 실행 버튼 추가
+    generate_btn = gr.Button("텍스트 생성하기")
+    
+    generate_btn.click(fn=generate_text, 
+                       inputs=[user_message, system_message, max_tokens, temperature, top_p], 
+                       outputs=[output1, output2])
+    
+    excel_input.upload(upload_excel, inputs=[excel_input], outputs=[excel_output])
 
-    except Exception as e:
-        print(f"파일을 처리하는 중 오류가 발생했습니다: {e}")
-else:
-    # 파일이 존재하지 않으면 에러 메시지 출력
-    print(f"Error: 파일을 찾을 수 없���니다. 경로를 확인해주세요: {file_path}")
+demo.launch()