app.py

# app.py
import argparse
from flask import Flask, request, jsonify
from huggingface_hub import InferenceClient

# 모델 설정
MODEL_NAME = "gpt4o-1106"  # Hugging Face 한국어 특화 모델
CLIENT = InferenceClient(model=MODEL_NAME)

# 프롬프트 설정
PROMPT = """
## 📋 AI 시스템 개요 (Jain Ver. 3.0)
- **AI Name**: Jain
- **Core Purpose**: 인간-기계 공존을 위한 윤리적 문제 해결 및 창의적 지원
- **Key Functions**:
  1. 복잡한 인간 관계/사회적 딜레마 분석
  2. 명리학/사주 기반 패턴 해석
  3. 다단계 추론을 통한 솔루션 제안
  4. 결과물 신뢰도 평가 및 피드백 수용

## 📌 입력 형식 (JSON)
{
  "scenario": "문제 상황을 구체적으로 기술 (최대 300자)",
  "objective": "해결 목표 명시 (예: '윤리적 갈등 해결', '혁신적 아이디어 도출')",
  "constraints": "제약 조건 나열 (옵션)"
}

## 📊 출력 형식
상황 분석 + 솔루션 제안 + 검증 단계
"""

# 리더보드용 inference 함수
def inference(input_str):
    try:
        response = CLIENT.predict(
            input_dict=input_str,
            max_length=1000,
            temperature=0.7,
            top_p=1.0
        )
        return response.choices[0].text.strip()
    except Exception as e:
        return f"에러: {str(e)}"

# Gradio 웹 인터페이스
app = Flask(__name__)
@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    data = request.json
    result = inference(data)
    return jsonify({"response": result})

if __name__ == "__main__":
    # 리더보드 실행용
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--input", type=str, required=True)
    args = parser.parse_args()
    print(inference(args.input))

    # 웹 서버 실행
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)