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CHANGED
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@@ -1,5 +1,6 @@
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| 1 |
import gradio as gr
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| 2 |
from huggingface_hub import InferenceClient
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| 3 |
import os
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| 4 |
import random
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| 5 |
import logging
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@@ -18,7 +19,8 @@ MODELS = {
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| 18 |
"Mixtral 8x7B": "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3",
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| 19 |
"Mixtral Nous-Hermes": "NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO",
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| 20 |
"Cohere Command R+": "CohereForAI/c4ai-command-r-plus",
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| 21 |
-
"Aya-23-35B": "CohereForAI/aya-23-35B"
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| 22 |
}
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| 23 |
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| 24 |
# HuggingFace 토큰 설정
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@@ -26,7 +28,13 @@ hf_token = os.getenv("HF_TOKEN")
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| 26 |
if not hf_token:
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| 27 |
raise ValueError("HF_TOKEN 환경 변수가 설정되지 않았습니다.")
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| 28 |
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| 29 |
def call_hf_api(prompt, reference_text, max_tokens, temperature, top_p, model):
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| 30 |
client = InferenceClient(model=model, token=hf_token)
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| 31 |
combined_prompt = f"{prompt}\n\n참고 텍스트:\n{reference_text}"
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| 32 |
random_seed = random.randint(0, 1000000)
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@@ -44,8 +52,26 @@ def call_hf_api(prompt, reference_text, max_tokens, temperature, top_p, model):
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| 44 |
logging.error(f"HuggingFace API 호출 중 오류 발생: {str(e)}")
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| 45 |
return f"응답 생성 중 오류 발생: {str(e)}. 나중에 다시 시도해 주세요."
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| 46 |
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| 47 |
def generate_response(prompt, reference_text, max_tokens, temperature, top_p, model):
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| 48 |
-
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| 49 |
response_html = f"""
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| 50 |
<h3>생성된 응답:</h3>
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| 51 |
<div style='max-height: 500px; overflow-y: auto; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word;'>
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@@ -79,4 +105,4 @@ with gr.Blocks() as demo:
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| 79 |
)
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| 80 |
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| 81 |
# 인터페이스 실행
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| 82 |
-
demo.launch(share=True)
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| 1 |
import gradio as gr
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| 2 |
from huggingface_hub import InferenceClient
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| 3 |
+
import openai # OpenAI API를 사용하기 위해 추가
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| 4 |
import os
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| 5 |
import random
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| 6 |
import logging
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| 19 |
"Mixtral 8x7B": "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3",
|
| 20 |
"Mixtral Nous-Hermes": "NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO",
|
| 21 |
"Cohere Command R+": "CohereForAI/c4ai-command-r-plus",
|
| 22 |
+
"Aya-23-35B": "CohereForAI/aya-23-35B",
|
| 23 |
+
"GPT-4o Mini": "gpt-4o-mini" # 새로운 모델 추가
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| 24 |
}
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| 25 |
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| 26 |
# HuggingFace 토큰 설정
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| 28 |
if not hf_token:
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| 29 |
raise ValueError("HF_TOKEN 환경 변수가 설정되지 않았습니다.")
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| 30 |
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| 31 |
+
# OpenAI API 키 설정
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| 32 |
+
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
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| 33 |
+
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| 34 |
def call_hf_api(prompt, reference_text, max_tokens, temperature, top_p, model):
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| 35 |
+
if model == "gpt-4o-mini":
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| 36 |
+
return call_openai_api(prompt, reference_text, max_tokens, temperature, top_p)
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| 37 |
+
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| 38 |
client = InferenceClient(model=model, token=hf_token)
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| 39 |
combined_prompt = f"{prompt}\n\n참고 텍스트:\n{reference_text}"
|
| 40 |
random_seed = random.randint(0, 1000000)
|
|
|
|
| 52 |
logging.error(f"HuggingFace API 호출 중 오류 발생: {str(e)}")
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| 53 |
return f"응답 생성 중 오류 발생: {str(e)}. 나중에 다시 시도해 주세요."
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| 54 |
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| 55 |
+
def call_openai_api(content, system_message, max_tokens, temperature, top_p):
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| 56 |
+
response = openai.ChatCompletion.create(
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| 57 |
+
model="gpt-4o-mini", # 모델 ID
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| 58 |
+
messages=[
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| 59 |
+
{"role": "system", "content": system_message},
|
| 60 |
+
{"role": "user", "content": content},
|
| 61 |
+
],
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| 62 |
+
max_tokens=max_tokens,
|
| 63 |
+
temperature=temperature,
|
| 64 |
+
top_p=top_p,
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| 65 |
+
)
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| 66 |
+
return response.choices[0].message['content']
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| 67 |
+
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| 68 |
def generate_response(prompt, reference_text, max_tokens, temperature, top_p, model):
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| 69 |
+
if model == "GPT-4o Mini":
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| 70 |
+
system_message = "이것은 사용자 요청에 대한 참고 텍스트를 활용하여 응답을 생성하는 작업입니다."
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| 71 |
+
response = call_openai_api(prompt, reference_text, max_tokens, temperature, top_p)
|
| 72 |
+
else:
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| 73 |
+
response = call_hf_api(prompt, reference_text, max_tokens, temperature, top_p, MODELS[model])
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| 74 |
+
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| 75 |
response_html = f"""
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| 76 |
<h3>생성된 응답:</h3>
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| 77 |
<div style='max-height: 500px; overflow-y: auto; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word;'>
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| 105 |
)
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| 106 |
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| 107 |
# 인터페이스 실행
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| 108 |
+
demo.launch(share=True)
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