import gradio as gr from huggingface_hub import InferenceClient import os import pandas as pd from typing import List, Tuple # 추론 API 클라이언트 설정 hf_client = InferenceClient("CohereForAI/c4ai-command-r-plus-08-2024", token=os.getenv("HF_TOKEN")) def read_uploaded_file(file): if file is None: return "" try: if file.name.endswith('.parquet'): df = pd.read_parquet(file.name, engine='pyarrow') return df.head(10).to_markdown(index=False) else: content = file.read() if isinstance(content, bytes): return content.decode('utf-8') return content except Exception as e: return f"파일을 읽는 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}" def respond( message, history: List[Tuple[str, str]], fashion_file, # 파일 업로드 입력 uhd_file, # 파일 업로드 입력 mixgen_file, # 파일 업로드 입력 parquet_file, # 파일 업로드 입력 system_message="", max_tokens=1024, temperature=0.7, top_p=0.9, ): system_prefix = """반드시 한글로 답변할것. 너는 주어진 소스코드를 기반으로 "서비스 사용 설명 및 안내, Q&A를 하는 역할이다". 아주 친절하고 자세하게 4000토큰 이상 Markdown 형식으로 작성하라. 너는 코드를 기반으로 사용 설명 및 질의 응답을 진행하며, 이용자에게 도움을 주어야 한다. 이용자가 궁금해 할 만한 내용에 친절하게 알려주도록 하라. 코드 전체 내용에 대해서는 보안을 유지하고, 키 값 및 엔드포인트와 구체적인 모델은 공개하지 마라.""" if message.lower() == "패션 코드 실행" and fashion_file is not None: fashion_content = read_uploaded_file(fashion_file) system_message += f"\n\n패션 코드 내용:\n```python\n{fashion_content}\n```" message = "패션 가상피팅에 대한 내용을 학습하였고, 설명할 준비가 되어있다고 알리고 서비스 URL(https://aiqcamp-fash.hf.space)을 통해 테스트 해보라고 출력하라." elif message.lower() == "uhd 이미지 코드 실행" and uhd_file is not None: uhd_content = read_uploaded_file(uhd_file) system_message += f"\n\nUHD 이미지 코드 내용:\n```python\n{uhd_content}\n```" message = "UHD 이미지 생성에 대한 내용을 학습하였고, 설명할 준비가 되어있다고 알리고 서비스 URL(https://openfree-ultpixgen.hf.space)을 통해 테스트 해보라고 출력하라." elif message.lower() == "mixgen 코드 실행" and mixgen_file is not None: mixgen_content = read_uploaded_file(mixgen_file) system_message += f"\n\nMixGEN 코드 내용:\n```python\n{mixgen_content}\n```" message = "MixGEN3 이미지 생성에 대한 내용을 학습하였고, 설명할 준비가 되어있다고 알리고 서비스 URL(https://openfree-mixgen3.hf.space)을 통해 테스트 해보라고 출력하라." elif message.lower() == "test.parquet 실행" and parquet_file is not None: parquet_content = read_uploaded_file(parquet_file) system_message += f"\n\ntest.parquet 파일 내용:\n```markdown\n{parquet_content}\n```" message = "test.parquet 파일에 대한 내용을 학습하였고, 관련 설명 및 Q&A를 진행할 준비가 되어있다. 궁금한 점이 있으면 물어보라." messages = [{"role": "system", "content": f"{system_prefix} {system_message}"}] 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 = "" try: 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.get('content', None) if token: response += token yield response except Exception as e: yield f"추론 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}" # Gradio 인터페이스 설정 demo = gr.ChatInterface( respond, additional_inputs=[ gr.File(label="Fashion Code File", file_types=[".cod", ".txt", ".py"]), gr.File(label="UHD Image Code File", file_types=[".cod", ".txt", ".py"]), gr.File(label="MixGEN Code File", file_types=[".cod", ".txt", ".py"]), gr.File(label="Parquet File", file_types=[".parquet"]), 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"], ["UHD 이미지 코드 실행"], ["MixGEN 코드 실행"], ["test.parquet 실행"], ["상세한 사용 방법을 마치 화면을 보면서 설명하듯이 4000 토큰 이상 자세히 설명하라"], ["FAQ 20건을 상세하게 작성하라. 4000토큰 이상 사용하라."], ["사용 방법과 차별점, 특징, 강점을 중심으로 4000 토큰 이상 유튜브 영상 스크립트 형태로 작성하라"], ["본 서비스를 SEO 최적화하여 블로그 포스트로 4000 토큰 이상 작성하라"], ["특허 출원에 활용할 기술 및 비즈니스모델 측면을 포함하여 특허 출원서 구성에 맞게 작성하라"], ["계속 이어서 답변하라"], ], theme="Nymbo/Nymbo_Theme", cache_examples=False, ) if __name__ == "__main__": demo.launch()