Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
 from huggingface_hub import InferenceClient
+import os
 from typing import Optional
 
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@@ -9,12 +10,14 @@ from typing import Optional
 # Cohere Command R+ 모델 ID 정의
 COHERE_MODEL = "CohereForAI/c4ai-command-r-plus-08-2024"
 
-def get_client(hf_token):
+def get_client():
     """
     Cohere Command R+ 모델을 위한 InferenceClient 생성.
+    환경 변수에서 HuggingFace API 토큰을 가져옴.
     """
+    hf_token = os.getenv("HUGGINGFACE_TOKEN")
     if not hf_token:
-        raise ValueError("HuggingFace API 토큰이 필요합니다.")
+        raise ValueError("HuggingFace API 토큰이 환경 변수에 설정되지 않았습니다.")
     return InferenceClient(COHERE_MODEL, token=hf_token)
 
 def respond_cohere_qna(
@@ -22,14 +25,13 @@ def respond_cohere_qna(
     system_message: str,
     max_tokens: int,
     temperature: float,
-    top_p: float,
-    hf_token: str
+    top_p: float
 ):
     """
     Cohere Command R+ 모델을 이용해 한 번의 질문(question)에 대한 답변을 반환하는 함수.
     """
     try:
-        client = get_client(hf_token)
+        client = get_client()
     except ValueError as e:
         return f"오류: {str(e)}"
 
@@ -75,7 +77,7 @@ with gr.Blocks() as demo:
     # 전송 버튼
     submit_button = gr.Button("생성")
 
-    def generate_blog(tone, ref1, ref2, ref3, hf_token):
+    def generate_blog(tone, ref1, ref2, ref3):
         # 참조글을 합쳐서 질문 구성
         question = f"말투: {tone}\n참조글1: {ref1}\n참조글2: {ref2}\n참조글3: {ref3}"
         system_message = "블로그 글을 생성해주세요. 주어진 참조글을 바탕으로 요청된 말투에 맞게 작성하세요."
@@ -84,8 +86,7 @@ with gr.Blocks() as demo:
             system_message=system_message,
             max_tokens=1000,
             temperature=0.7,
-            top_p=0.95,
-            hf_token=hf_token
+            top_p=0.95
         )
 
     submit_button.click(