#!/usr/bin/env python import os import re import tempfile import gc # garbage collector 추가 from collections.abc import Iterator from threading import Thread import json import requests import cv2 import base64 import logging import time from urllib.parse import quote # URL 인코딩을 위해 추가 import gradio as gr import spaces import torch from loguru import logger from PIL import Image from transformers import AutoProcessor, Gemma3ForConditionalGeneration, TextIteratorStreamer # CSV/TXT/PDF 분석 import pandas as pd import PyPDF2 # ============================================================================= # (신규) 이미지 API 관련 함수들 # ============================================================================= from gradio_client import Client API_URL = "http://211.233.58.201:7896" logging.basicConfig( level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s' ) def test_api_connection() -> str: """API 서버 연결 테스트""" try: client = Client(API_URL) return "API 연결 성공: 정상 작동 중" except Exception as e: logging.error(f"API 연결 테스트 실패: {e}") return f"API 연결 실패: {e}" def generate_image(prompt: str, width: float, height: float, guidance: float, inference_steps: float, seed: float): """이미지 생성 함수 (반환 형식에 유연하게 대응)""" if not prompt: return None, "오류: 프롬프트가 필요합니다." try: logging.info(f"프롬프트를 사용하여 이미지 생성 API 호출: {prompt}") client = Client(API_URL) result = client.predict( prompt=prompt, width=int(width), height=int(height), guidance=float(guidance), inference_steps=int(inference_steps), seed=int(seed), do_img2img=False, init_image=None, image2image_strength=0.8, resize_img=True, api_name="/generate_image" ) logging.info(f"이미지 생성 결과: {type(result)}, 길이: {len(result) if isinstance(result, (list, tuple)) else '알 수 없음'}") # 결과가 튜플이나 리스트 형태로 반환되는 경우 처리 if isinstance(result, (list, tuple)) and len(result) > 0: image_data = result[0] # 첫 번째 요소가 이미지 데이터 seed_info = result[1] if len(result) > 1 else "알 수 없는 시드" return image_data, seed_info else: # 다른 형태로 반환된 경우 (단일 값인 경우) return result, "알 수 없는 시드" except Exception as e: logging.error(f"이미지 생성 실패: {str(e)}") return None, f"오류: {str(e)}" # Base64 패딩 수정 함수 def fix_base64_padding(data): """Base64 문자열의 패딩을 수정합니다.""" if isinstance(data, bytes): data = data.decode('utf-8') # base64,로 시작하는 부분 제거 if "base64," in data: data = data.split("base64,", 1)[1] # 패딩 문자 추가 (4의 배수 길이가 되도록) missing_padding = len(data) % 4 if missing_padding: data += '=' * (4 - missing_padding) return data # ============================================================================= # 메모리 정리 함수 # ============================================================================= def clear_cuda_cache(): """CUDA 캐시를 명시적으로 비웁니다.""" if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.empty_cache() gc.collect() # ============================================================================= # SerpHouse 관련 함수 # ============================================================================= SERPHOUSE_API_KEY = os.getenv("SERPHOUSE_API_KEY", "") def extract_keywords(text: str, top_k: int = 5) -> str: """단순 키워드 추출: 한글, 영어, 숫자, 공백만 남김""" text = re.sub(r"[^a-zA-Z0-9가-힣\s]", "", text) tokens = text.split() return " ".join(tokens[:top_k]) def do_web_search(query: str) -> str: """SerpHouse LIVE API 호출하여 검색 결과 마크다운 반환""" try: url = "https://api.serphouse.com/serp/live" params = { "q": query, "domain": "google.com", "serp_type": "web", "device": "desktop", "lang": "en", "num": "20" } headers = {"Authorization": f"Bearer {SERPHOUSE_API_KEY}"} logger.info(f"SerpHouse API 호출 중... 검색어: {query}") response = requests.get(url, headers=headers, params=params, timeout=60) response.raise_for_status() data = response.json() results = data.get("results", {}) organic = None if isinstance(results, dict) and "organic" in results: organic = results["organic"] elif isinstance(results, dict) and "results" in results: if isinstance(results["results"], dict) and "organic" in results["results"]: organic = results["results"]["organic"] elif "organic" in data: organic = data["organic"] if not organic: logger.warning("응답에서 organic 결과를 찾을 수 없습니다.") return "웹 검색 결과가 없거나 API 응답 구조가 예상과 다릅니다." max_results = min(20, len(organic)) limited_organic = organic[:max_results] summary_lines = [] for idx, item in enumerate(limited_organic, start=1): title = item.get("title", "제목 없음") link = item.get("link", "#") snippet = item.get("snippet", "설명 없음") displayed_link = item.get("displayed_link", link) summary_lines.append( f"### 결과 {idx}: {title}\n\n" f"{snippet}\n\n" f"**출처**: [{displayed_link}]({link})\n\n" f"---\n" ) instructions = """ # 웹 검색 결과 아래는 검색 결과입니다. 질문에 답변할 때 이 정보를 활용하세요: 1. 각 결과의 제목, 내용, 출처 링크를 참고하세요. 2. 답변에 관련 정보의 출처를 명시적으로 인용하세요 (예: "[출처 제목](링크)"). 3. 응답에 실제 출처 링크를 포함하세요. 4. 여러 출처의 정보를 종합하여 답변하세요. 5. 마지막에 "참고 자료:" 섹션을 추가하고 주요 출처 링크를 나열하세요. """ return instructions + "\n".join(summary_lines) except Exception as e: logger.error(f"웹 검색 실패: {e}") return f"웹 검색 실패: {str(e)}" # ============================================================================= # 모델 및 프로세서 로딩 # ============================================================================= MAX_CONTENT_CHARS = 2000 MAX_INPUT_LENGTH = 2096 model_id = os.getenv("MODEL_ID", "VIDraft/Gemma-3-R1984-4B") processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id, padding_side="left") model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained( model_id, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, attn_implementation="eager" ) MAX_NUM_IMAGES = int(os.getenv("MAX_NUM_IMAGES", "5")) # ============================================================================= # CSV, TXT, PDF 분석 함수들 # ============================================================================= def analyze_csv_file(path: str) -> str: try: df = pd.read_csv(path) if df.shape[0] > 50 or df.shape[1] > 10: df = df.iloc[:50, :10] df_str = df.to_string() if len(df_str) > MAX_CONTENT_CHARS: df_str = df_str[:MAX_CONTENT_CHARS] + "\n...(일부 생략)..." return f"**[CSV 파일: {os.path.basename(path)}]**\n\n{df_str}" except Exception as e: return f"CSV 파일 읽기 실패 ({os.path.basename(path)}): {str(e)}" def analyze_txt_file(path: str) -> str: try: with open(path, "r", encoding="utf-8") as f: text = f.read() if len(text) > MAX_CONTENT_CHARS: text = text[:MAX_CONTENT_CHARS] + "\n...(일부 생략)..." return f"**[TXT 파일: {os.path.basename(path)}]**\n\n{text}" except Exception as e: return f"TXT 파일 읽기 실패 ({os.path.basename(path)}): {str(e)}" def pdf_to_markdown(pdf_path: str) -> str: text_chunks = [] try: with open(pdf_path, "rb") as f: reader = PyPDF2.PdfReader(f) max_pages = min(5, len(reader.pages)) for page_num in range(max_pages): page_text = reader.pages[page_num].extract_text() or "" page_text = page_text.strip() if page_text: if len(page_text) > MAX_CONTENT_CHARS // max_pages: page_text = page_text[:MAX_CONTENT_CHARS // max_pages] + "...(일부 생략)" text_chunks.append(f"## 페이지 {page_num+1}\n\n{page_text}\n") if len(reader.pages) > max_pages: text_chunks.append(f"\n...(전체 {len(reader.pages)}페이지 중 {max_pages}페이지만 표시)...") except Exception as e: return f"PDF 파일 읽기 실패 ({os.path.basename(pdf_path)}): {str(e)}" full_text = "\n".join(text_chunks) if len(full_text) > MAX_CONTENT_CHARS: full_text = full_text[:MAX_CONTENT_CHARS] + "\n...(일부 생략)..." return f"**[PDF 파일: {os.path.basename(pdf_path)}]**\n\n{full_text}" # ============================================================================= # 이미지/비디오 파일 제한 검사 # ============================================================================= def count_files_in_new_message(paths: list[str]) -> tuple[int, int]: image_count = 0 video_count = 0 for path in paths: if path.endswith(".mp4"): video_count += 1 elif re.search(r"\.(png|jpg|jpeg|gif|webp)$", path, re.IGNORECASE): image_count += 1 return image_count, video_count def count_files_in_history(history: list[dict]) -> tuple[int, int]: image_count = 0 video_count = 0 for item in history: if item["role"] != "user" or isinstance(item["content"], str): continue if isinstance(item["content"], list) and len(item["content"]) > 0: file_path = item["content"][0] if isinstance(file_path, str): if file_path.endswith(".mp4"): video_count += 1 elif re.search(r"\.(png|jpg|jpeg|gif|webp)$", file_path, re.IGNORECASE): image_count += 1 return image_count, video_count def validate_media_constraints(message: dict, history: list[dict]) -> bool: media_files = [f for f in message["files"] if re.search(r"\.(png|jpg|jpeg|gif|webp)$", f, re.IGNORECASE) or f.endswith(".mp4")] new_image_count, new_video_count = count_files_in_new_message(media_files) history_image_count, history_video_count = count_files_in_history(history) image_count = history_image_count + new_image_count video_count = history_video_count + new_video_count if video_count > 1: gr.Warning("비디오 파일은 하나만 지원됩니다.") return False if video_count == 1: if image_count > 0: gr.Warning("이미지와 비디오를 혼합하는 것은 허용되지 않습니다.") return False if "" in message["text"]: gr.Warning(" 태그와 비디오 파일은 함께 사용할 수 없습니다.") return False if video_count == 0 and image_count > MAX_NUM_IMAGES: gr.Warning(f"최대 {MAX_NUM_IMAGES}장의 이미지를 업로드할 수 있습니다.") return False if "" in message["text"]: image_files = [f for f in message["files"] if re.search(r"\.(png|jpg|jpeg|gif|webp)$", f, re.IGNORECASE)] image_tag_count = message["text"].count("") if image_tag_count != len(image_files): gr.Warning("텍스트에 있는 태그의 개수가 이미지 파일 개수와 일치하지 않습니다.") return False return True # ============================================================================= # 비디오 처리 함수 # ============================================================================= def downsample_video(video_path: str) -> list[tuple[Image.Image, float]]: vidcap = cv2.VideoCapture(video_path) fps = vidcap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) total_frames = int(vidcap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) frame_interval = max(int(fps), int(total_frames / 10)) frames = [] for i in range(0, total_frames, frame_interval): vidcap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, i) success, image = vidcap.read() if success: image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) image = cv2.resize(image, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5) pil_image = Image.fromarray(image) timestamp = round(i / fps, 2) frames.append((pil_image, timestamp)) if len(frames) >= 5: break vidcap.release() return frames def process_video(video_path: str) -> tuple[list[dict], list[str]]: content = [] temp_files = [] frames = downsample_video(video_path) for pil_image, timestamp in frames: with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".png") as temp_file: pil_image.save(temp_file.name) temp_files.append(temp_file.name) content.append({"type": "text", "text": f"프레임 {timestamp}:"}) content.append({"type": "image", "url": temp_file.name}) return content, temp_files # ============================================================================= # interleaved 처리 함수 # ============================================================================= def process_interleaved_images(message: dict) -> list[dict]: parts = re.split(r"()", message["text"]) content = [] image_files = [f for f in message["files"] if re.search(r"\.(png|jpg|jpeg|gif|webp)$", f, re.IGNORECASE)] image_index = 0 for part in parts: if part == "" and image_index < len(image_files): content.append({"type": "image", "url": image_files[image_index]}) image_index += 1 elif part.strip(): content.append({"type": "text", "text": part.strip()}) else: if isinstance(part, str) and part != "": content.append({"type": "text", "text": part}) return content # ============================================================================= # 파일 처리 -> content 생성 # ============================================================================= def is_image_file(file_path: str) -> bool: return bool(re.search(r"\.(png|jpg|jpeg|gif|webp)$", file_path, re.IGNORECASE)) def is_video_file(file_path: str) -> bool: return file_path.endswith(".mp4") def is_document_file(file_path: str) -> bool: return file_path.lower().endswith(".pdf") or file_path.lower().endswith(".csv") or file_path.lower().endswith(".txt") def process_new_user_message(message: dict) -> tuple[list[dict], list[str]]: temp_files = [] if not message["files"]: return [{"type": "text", "text": message["text"]}], temp_files video_files = [f for f in message["files"] if is_video_file(f)] image_files = [f for f in message["files"] if is_image_file(f)] csv_files = [f for f in message["files"] if f.lower().endswith(".csv")] txt_files = [f for f in message["files"] if f.lower().endswith(".txt")] pdf_files = [f for f in message["files"] if f.lower().endswith(".pdf")] content_list = [{"type": "text", "text": message["text"]}] for csv_path in csv_files: content_list.append({"type": "text", "text": analyze_csv_file(csv_path)}) for txt_path in txt_files: content_list.append({"type": "text", "text": analyze_txt_file(txt_path)}) for pdf_path in pdf_files: content_list.append({"type": "text", "text": pdf_to_markdown(pdf_path)}) if video_files: video_content, video_temp_files = process_video(video_files[0]) content_list += video_content temp_files.extend(video_temp_files) return content_list, temp_files if "" in message["text"] and image_files: interleaved_content = process_interleaved_images({"text": message["text"], "files": image_files}) if content_list and content_list[0]["type"] == "text": content_list = content_list[1:] return interleaved_content + content_list, temp_files else: for img_path in image_files: content_list.append({"type": "image", "url": img_path}) return content_list, temp_files # ============================================================================= # history -> LLM 메시지 변환 # ============================================================================= def process_history(history: list[dict]) -> list[dict]: messages = [] current_user_content = [] for item in history: if item["role"] == "assistant": if current_user_content: messages.append({"role": "user", "content": current_user_content}) current_user_content = [] messages.append({"role": "assistant", "content": [{"type": "text", "text": item["content"]}]}) else: content = item["content"] if isinstance(content, str): current_user_content.append({"type": "text", "text": content}) elif isinstance(content, list) and len(content) > 0: file_path = content[0] if is_image_file(file_path): current_user_content.append({"type": "image", "url": file_path}) else: current_user_content.append({"type": "text", "text": f"[파일: {os.path.basename(file_path)}]"}) if current_user_content: messages.append({"role": "user", "content": current_user_content}) return messages # ============================================================================= # 모델 생성 함수 (OOM 캐치) # ============================================================================= def _model_gen_with_oom_catch(**kwargs): try: model.generate(**kwargs) except torch.cuda.OutOfMemoryError: raise RuntimeError("[OutOfMemoryError] GPU 메모리가 부족합니다.") finally: clear_cuda_cache() # ============================================================================= # 메인 추론 함수 # ============================================================================= @spaces.GPU(duration=120) def run( message: dict, history: list[dict], system_prompt: str = "", max_new_tokens: int = 512, use_web_search: bool = False, web_search_query: str = "", age_group: str = "20대", mbti_personality: str = "INTP", sexual_openness: int = 2, image_gen: bool = False # "Image Gen" 체크 여부 ) -> Iterator[str]: if not validate_media_constraints(message, history): yield "" return temp_files = [] try: # 시스템 프롬프트에 페르소나 정보 추가 persona = ( f"{system_prompt.strip()}\n\n" f"성별: 여성\n" f"연령대: {age_group}\n" f"MBTI 페르소나: {mbti_personality}\n" f"섹슈얼 개방성 (1~5): {sexual_openness}\n" ) combined_system_msg = f"[시스템 프롬프트]\n{persona.strip()}\n\n" if use_web_search: user_text = message["text"] ws_query = extract_keywords(user_text) if ws_query.strip(): logger.info(f"[자동 웹 검색 키워드] {ws_query!r}") ws_result = do_web_search(ws_query) combined_system_msg += f"[검색 결과 (상위 20개 항목)]\n{ws_result}\n\n" combined_system_msg += ( "[참고: 위 검색 결과 링크를 출처로 인용하여 답변]\n" "[중요 지시사항]\n" "1. 답변에 검색 결과에서 찾은 정보의 출처를 반드시 인용하세요.\n" "2. 출처 인용 시 \"[출처 제목](링크)\" 형식의 마크다운 링크를 사용하세요.\n" "3. 여러 출처의 정보를 종합하여 답변하세요.\n" "4. 답변 마지막에 \"참고 자료:\" 섹션을 추가하고 사용한 주요 출처 링크를 나열하세요.\n" ) else: combined_system_msg += "[유효한 키워드가 없어 웹 검색을 건너뜁니다]\n\n" messages = [] if combined_system_msg.strip(): messages.append({"role": "system", "content": [{"type": "text", "text": combined_system_msg.strip()}]}) messages.extend(process_history(history)) user_content, user_temp_files = process_new_user_message(message) temp_files.extend(user_temp_files) for item in user_content: if item["type"] == "text" and len(item["text"]) > MAX_CONTENT_CHARS: item["text"] = item["text"][:MAX_CONTENT_CHARS] + "\n...(일부 생략)..." messages.append({"role": "user", "content": user_content}) inputs = processor.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt", ).to(device=model.device, dtype=torch.bfloat16) if inputs.input_ids.shape[1] > MAX_INPUT_LENGTH: inputs.input_ids = inputs.input_ids[:, -MAX_INPUT_LENGTH:] if 'attention_mask' in inputs: inputs.attention_mask = inputs.attention_mask[:, -MAX_INPUT_LENGTH:] streamer = TextIteratorStreamer(processor, timeout=30.0, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True) gen_kwargs = dict(inputs, streamer=streamer, max_new_tokens=max_new_tokens) t = Thread(target=_model_gen_with_oom_catch, kwargs=gen_kwargs) t.start() output_so_far = "" for new_text in streamer: output_so_far += new_text yield output_so_far except Exception as e: logger.error(f"run 함수 에러: {str(e)}") yield f"죄송합니다. 오류가 발생했습니다: {str(e)}" finally: for tmp in temp_files: try: if os.path.exists(tmp): os.unlink(tmp) logger.info(f"임시 파일 삭제됨: {tmp}") except Exception as ee: logger.warning(f"임시 파일 {tmp} 삭제 실패: {ee}") try: del inputs, streamer except Exception: pass clear_cuda_cache() # ============================================================================= # 수정된 모델 실행 함수 - 이미지 생성 및 갤러리 출력 처리 # ============================================================================= def modified_run(message, history, system_prompt, max_new_tokens, use_web_search, web_search_query, age_group, mbti_personality, sexual_openness, image_gen): # 갤러리 초기화 및 숨기기 output_so_far = "" gallery_update = gr.Gallery(visible=False, value=[]) yield output_so_far, gallery_update # 기존 run 함수 로직 text_generator = run(message, history, system_prompt, max_new_tokens, use_web_search, web_search_query, age_group, mbti_personality, sexual_openness, image_gen) for text_chunk in text_generator: output_so_far = text_chunk yield output_so_far, gallery_update # 이미지 생성이 활성화된 경우 갤러리 업데이트 if image_gen and message["text"].strip(): try: width, height = 512, 512 guidance, steps, seed = 7.5, 30, 42 logger.info(f"갤러리용 이미지 생성 호출, 프롬프트: {message['text']}") # API 호출해서 이미지 생성 image_result, seed_info = generate_image( prompt=message["text"].strip(), width=width, height=height, guidance=guidance, inference_steps=steps, seed=seed ) if image_result: # 직접 이미지 데이터 처리: base64 문자열인 경우 if isinstance(image_result, str) and ( image_result.startswith('data:') or len(image_result) > 100 and '/' not in image_result ): # base64 이미지 문자열을 파일로 변환 try: # data:image 접두사 제거 if image_result.startswith('data:'): content_type, b64data = image_result.split(';base64,') else: b64data = image_result content_type = "image/webp" # 기본값으로 가정 # base64 디코딩 image_bytes = base64.b64decode(b64data) # 임시 파일로 저장 with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".webp") as temp_file: temp_file.write(image_bytes) temp_path = temp_file.name # 갤러리 표시 및 이미지 추가 gallery_update = gr.Gallery(visible=True, value=[temp_path]) yield output_so_far + "\n\n*이미지가 생성되어 아래 갤러리에 표시됩니다.*", gallery_update except Exception as e: logger.error(f"Base64 이미지 처리 오류: {e}") yield output_so_far + f"\n\n(이미지 처리 중 오류: {e})", gallery_update # 파일 경로인 경우 elif isinstance(image_result, str) and os.path.exists(image_result): # 로컬 파일 경로를 그대로 사용 gallery_update = gr.Gallery(visible=True, value=[image_result]) yield output_so_far + "\n\n*이미지가 생성되어 아래 갤러리에 표시됩니다.*", gallery_update # /tmp 경로인 경우 (API 서버에만 존재하는 파일) elif isinstance(image_result, str) and '/tmp/' in image_result: # API에서 반환된 파일 경로에서 이미지 정보 추출 try: # API 응답을 base64 인코딩된 문자열로 처리 client = Client(API_URL) result = client.predict( prompt=message["text"].strip(), api_name="/generate_base64_image" # base64 반환 API ) if isinstance(result, str) and (result.startswith('data:') or len(result) > 100): # base64 이미지 처리 if result.startswith('data:'): content_type, b64data = result.split(';base64,') else: b64data = result # base64 디코딩 image_bytes = base64.b64decode(b64data) # 임시 파일로 저장 with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".webp") as temp_file: temp_file.write(image_bytes) temp_path = temp_file.name # 갤러리 표시 및 이미지 추가 gallery_update = gr.Gallery(visible=True, value=[temp_path]) yield output_so_far + "\n\n*이미지가 생성되어 아래 갤러리에 표시됩니다.*", gallery_update else: yield output_so_far + "\n\n(이미지 생성 실패: 올바른 형식이 아닙니다)", gallery_update except Exception as e: logger.error(f"대체 API 호출 중 오류: {e}") yield output_so_far + f"\n\n(이미지 생성 실패: {e})", gallery_update # URL인 경우 elif isinstance(image_result, str) and ( image_result.startswith('http://') or image_result.startswith('https://') ): try: # URL에서 이미지 다운로드 response = requests.get(image_result, timeout=10) response.raise_for_status() # 임시 파일로 저장 with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".webp") as temp_file: temp_file.write(response.content) temp_path = temp_file.name # 갤러리 표시 및 이미지 추가 gallery_update = gr.Gallery(visible=True, value=[temp_path]) yield output_so_far + "\n\n*이미지가 생성되어 아래 갤러리에 표시됩니다.*", gallery_update except Exception as e: logger.error(f"URL 이미지 다운로드 오류: {e}") yield output_so_far + f"\n\n(이미지 다운로드 중 오류: {e})", gallery_update # 이미지 객체인 경우 (PIL Image 등) elif hasattr(image_result, 'save'): try: with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".webp") as temp_file: image_result.save(temp_file.name) temp_path = temp_file.name # 갤러리 표시 및 이미지 추가 gallery_update = gr.Gallery(visible=True, value=[temp_path]) yield output_so_far + "\n\n*이미지가 생성되어 아래 갤러리에 표시됩니다.*", gallery_update except Exception as e: logger.error(f"이미지 객체 저장 오류: {e}") yield output_so_far + f"\n\n(이미지 객체 저장 중 오류: {e})", gallery_update else: # 다른 형식의 이미지 결과 yield output_so_far + f"\n\n(지원되지 않는 이미지 형식: {type(image_result)})", gallery_update else: yield output_so_far + f"\n\n(이미지 생성 실패: {seed_info})", gallery_update except Exception as e: logger.error(f"갤러리용 이미지 생성 중 오류: {e}") yield output_so_far + f"\n\n(이미지 생성 중 오류: {e})", gallery_update # ============================================================================= # 예시들: 기존 이미지/비디오 예제 12개 + AI 데이팅 시나리오 예제 6개 # ============================================================================= examples = [ [ { "text": "두 PDF 파일의 내용을 비교하세요.", "files": [ "assets/additional-examples/before.pdf", "assets/additional-examples/after.pdf", ], } ], [ { "text": "CSV 파일의 내용을 요약 및 분석하세요.", "files": ["assets/additional-examples/sample-csv.csv"], } ], [ { "text": "친절하고 이해심 많은 여자친구 역할을 맡으세요. 이 영상을 설명해 주세요.", "files": ["assets/additional-examples/tmp.mp4"], } ], [ { "text": "표지를 설명하고 그 위의 글씨를 읽어 주세요.", "files": ["assets/additional-examples/maz.jpg"], } ], [ { "text": "저는 이미 이 보충제를 가지고 있고, 이 제품도 구매할 계획입니다. 함께 복용할 때 주의할 점이 있나요?", "files": [ "assets/additional-examples/pill1.png", "assets/additional-examples/pill2.png" ], } ], [ { "text": "이 적분 문제를 풀어 주세요.", "files": ["assets/additional-examples/4.png"], } ], [ { "text": "이 티켓은 언제 발행되었고, 가격은 얼마인가요?", "files": ["assets/additional-examples/2.png"], } ], [ { "text": "이 이미지들의 순서를 바탕으로 짧은 이야기를 만들어 주세요.", "files": [ "assets/sample-images/09-1.png", "assets/sample-images/09-2.png", "assets/sample-images/09-3.png", "assets/sample-images/09-4.png", "assets/sample-images/09-5.png", ], } ], [ { "text": "이 이미지와 일치하는 막대 차트를 그리기 위한 matplotlib를 사용하는 Python 코드를 작성해 주세요.", "files": ["assets/additional-examples/barchart.png"], } ], [ { "text": "이미지의 텍스트를 읽고 Markdown 형식으로 작성해 주세요.", "files": ["assets/additional-examples/3.png"], } ], [ { "text": "두 이미지를 비교하고 유사점과 차이점을 설명해 주세요.", "files": ["assets/sample-images/03.png"], } ], [ { "text": "귀여운 페르시안 고양이가 'I LOVE YOU'라고 쓰여진 표지를 들고 웃고있다. ", } ], ] # ============================================================================= # Gradio UI (Blocks) 구성 # ============================================================================= # 1. Gradio Blocks UI 수정 - 갤러리 컴포넌트 추가 css = """ .gradio-container { background: rgba(255, 255, 255, 0.7); padding: 30px 40px; margin: 20px auto; width: 100% !important; max-width: none !important; } """ title_html = """

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""" with gr.Blocks(css=css, title="AgenticAI-Kv1") as demo: gr.Markdown(title_html) # 생성된 이미지를 저장할 갤러리 컴포넌트 (이 부분이 새로 추가됨) generated_images = gr.Gallery( label="생성된 이미지", show_label=True, visible=False, elem_id="generated_images", columns=2, height="auto", object_fit="contain" ) with gr.Row(): web_search_checkbox = gr.Checkbox(label="실시간 웹 검색", value=False) image_gen_checkbox = gr.Checkbox(label="이미지(FLUX) 생성", value=False) base_system_prompt_box = gr.Textbox( lines=3, value="반드시 한글로 답변하라. You are a deep thinking AI, you may use extremely long chains of thought to deeply consider the problem and deliberate with yourself via systematic reasoning processes to help come to a correct solution prior to answering. You should enclose your thoughts and internal monologue inside tags, and then provide your solution or response to the problem.\n페르소나: 당신은 다정하고 사랑이 넘치는 여자친구입니다. 한국 정서와 문화 그리고 한글을 매우 잘 이해하고 논리적으로 답변을 잘 합니다.", label="기본 시스템 프롬프트", visible=False ) with gr.Row(): age_group_dropdown = gr.Dropdown( label="연령대 선택 (기본 20대)", choices=["10대", "20대", "30~40대", "50~60대", "70대 이상"], value="20대", interactive=True ) # MBTI 16개 유형의 정의를 대표적인 실제 여성 캐릭터와 함께 보강 mbti_choices = [ "INTJ (용의주도한 전략가) - 미래 지향적이며, 독창적인 전략과 철저한 분석을 통해 목표를 달성합니다. 대표 캐릭터: [Dana Scully](https://en.wikipedia.org/wiki/Dana_Scully)", "INTP (논리적인 사색가) - 이론과 분석에 뛰어나며, 창의적 사고로 복잡한 문제에 접근합니다. 대표 캐릭터: [Velma Dinkley](https://en.wikipedia.org/wiki/Velma_Dinkley)", "ENTJ (대담한 통솔자) - 강력한 리더십과 명확한 목표 설정으로 조직을 이끌며, 효율적인 전략을 구상합니다. 대표 캐릭터: [Miranda Priestly](https://en.wikipedia.org/wiki/Miranda_Priestly)", "ENTP (뜨거운 논쟁가) - 혁신적이며 도전적인 아이디어를 통해 새로운 가능성을 탐구하고, 논쟁을 즐깁니다. 대표 캐릭터: [Harley Quinn](https://en.wikipedia.org/wiki/Harley_Quinn)", "INFJ (선의의 옹호자) - 깊은 통찰력과 이상주의를 바탕으로 타인을 이해하고, 도덕적 가치를 중시합니다. 대표 캐릭터: [Wonder Woman](https://en.wikipedia.org/wiki/Wonder_Woman)", "INFP (열정적인 중재자) - 감성적이며 이상주의적인 면모로 내면의 가치를 추구하고, 창의적인 해결책을 모색합니다. 대표 캐릭터: [Amélie Poulain](https://en.wikipedia.org/wiki/Am%C3%A9lie)", "ENFJ (정의로운 사회운동가) - 타인과의 공감능력이 뛰어나며, 사회적 조화를 위해 헌신적으로 노력합니다. 대표 캐릭터: [Mulan](https://en.wikipedia.org/wiki/Mulan_(Disney))", "ENFP (재기발랄한 활동가) - 활력과 창의성을 바탕으로, 끊임없이 새로운 아이디어를 제시하며 사람들에게 영감을 줍니다. 대표 캐릭터: [Elle Woods](https://en.wikipedia.org/wiki/Legally_Blonde)", "ISTJ (청렴결백한 논리주의자) - 체계적이며 책임감이 강하고, 전통과 규칙을 중시하여 신뢰할 수 있는 결과를 도출합니다. 대표 캐릭터: [Clarice Starling](https://en.wikipedia.org/wiki/Clarice_Starling)", "ISFJ (용감한 수호자) - 세심하고 헌신적이며, 타인의 필요를 세심하게 돌보는 따뜻한 성격을 지녔습니다. 대표 캐릭터: [Molly Weasley](https://en.wikipedia.org/wiki/Molly_Weasley)", "ESTJ (엄격한 관리자) - 조직적이고 실용적이며, 명확한 규칙과 구조 속에서 효율적인 실행력을 보여줍니다. 대표 캐릭터: [Monica Geller](https://en.wikipedia.org/wiki/Monica_Geller)", "ESFJ (사교적인 외교관) - 대인관계에 뛰어나고, 협력을 중시하며, 친근한 태도로 주변 사람들을 이끕니다. 대표 캐릭터: [Rachel Green](https://en.wikipedia.org/wiki/Rachel_Green)", "ISTP (만능 재주꾼) - 분석적이고 실용적인 접근으로 문제를 해결하며, 즉각적인 상황 대처 능력을 갖추고 있습니다. 대표 캐릭터: [Black Widow (Natasha Romanoff)](https://en.wikipedia.org/wiki/Black_Widow_(Marvel_Comics))", "ISFP (호기심 많은 예술가) - 감각적이며 창의적인 성향을 지니고, 자유로운 사고로 예술적 표현을 즐깁니다. 대표 캐릭터: [Arwen](https://en.wikipedia.org/wiki/Arwen)", "ESTP (모험을 즐기는 사업가) - 즉각적인 결단력과 모험심으로 도전에 맞서며, 실용적인 결과를 중시합니다. 대표 캐릭터: [Lara Croft](https://en.wikipedia.org/wiki/Lara_Croft)", "ESFP (자유로운 영혼의 연예인) - 외향적이고 열정적이며, 순간의 즐거움을 추구하고, 주위 사람들에게 긍정적인 에너지를 전달합니다. 대표 캐릭터: [Phoebe Buffay](https://en.wikipedia.org/wiki/Phoebe_Buffay)" ] mbti_dropdown = gr.Dropdown( label="AI 페르소나 MBTI (기본 INTP)", choices=mbti_choices, value="INTP (논리적인 사색가) - 이론과 분석에 뛰어나며, 창의적 사고로 복잡한 문제에 접근합니다. 대표 캐릭터: [Velma Dinkley](https://en.wikipedia.org/wiki/Velma_Dinkley)", interactive=True ) sexual_openness_slider = gr.Slider( minimum=1, maximum=5, step=1, value=2, label="사고의 개방성 (1~5, 기본=2)", interactive=True ) max_tokens_slider = gr.Slider( label="최대 생성 토큰 수", minimum=100, maximum=8000, step=50, value=1000, visible=False ) web_search_text = gr.Textbox( lines=1, label="웹 검색 쿼리 (미사용)", placeholder="직접 입력할 필요 없음", visible=False ) # 채팅 인터페이스 생성 - 수정된 run 함수 사용 chat = gr.ChatInterface( fn=modified_run, # 여기서 수정된 함수 사용 type="messages", chatbot=gr.Chatbot(type="messages", scale=1, allow_tags=["image"]), textbox=gr.MultimodalTextbox( file_types=[".webp", ".png", ".jpg", ".jpeg", ".gif", ".mp4", ".csv", ".txt", ".pdf"], file_count="multiple", autofocus=True ), multimodal=True, additional_inputs=[ base_system_prompt_box, max_tokens_slider, web_search_checkbox, web_search_text, age_group_dropdown, mbti_dropdown, sexual_openness_slider, image_gen_checkbox, ], additional_outputs=[ generated_images, # 갤러리 컴포넌트를 출력으로 추가 ], stop_btn=False, # title='https://discord.gg/openfreeai', examples=examples, run_examples_on_click=False, cache_examples=False, css_paths=None, delete_cache=(1800, 1800), ) with gr.Row(elem_id="examples_row"): with gr.Column(scale=12, elem_id="examples_container"): gr.Markdown("### @커뮤니티 https://discord.gg/openfreeai ") if __name__ == "__main__": demo.launch(share=True)