Update app.py

app.py

@@ -15,46 +15,42 @@ def get_client():
         raise ValueError("HuggingFace API 토큰이 필요합니다.")
     return InferenceClient(COHERE_MODEL, token=hf_token)
 
-def respond_cohere_qna(question, system_message, max_tokens, temperature, top_p):
+def translate_text(text, source_lang, target_lang):
     """
-    Cohere Command R+ 모델을 이용해 한 번의 질문(question)에 대한 답변을 반환하는 함수.
+    텍스트를 번역하는 함수.
     """
     try:
         client = get_client()
-        messages = [
-            {"role": "system", "content": system_message},
-            {"role": "user", "content": question}
-        ]
-        response = client.chat_completion(
-            messages,
-            max_tokens=max_tokens,
-            temperature=temperature,
-            top_p=top_p,
+        # 프롬프트를 단순화하여 번역만 수행하도록 지시
+        prompt = f"Translate the following text from {source_lang} to {target_lang}: '{text}'. Do not add any extra explanations."
+        response = client.text_generation(
+            prompt,
+            max_new_tokens=100,  # 불필요한 텍스트 생성을 방지하기 위해 토큰 수 제한
+            temperature=0.3,     # 창의성을 낮춰 정확한 번역 유도
+            top_p=0.9            # 높은 확률의 단어만 선택하도록 설정
         )
-        return response.choices[0].message.content
+        return response.strip()  # 불필요한 공백 제거
     except Exception as e:
         return f"오류가 발생했습니다: {str(e)}"
 
 # Gradio UI 구성
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# Cohere Command R+ 번역기")
+    gr.Markdown("# 한국어 ↔ 영어 번역기")
 
-    # 입력 텍스트
-    input_text = gr.Textbox(label="입력 텍스트", lines=5)
+    # 언어 선택
+    source_lang = gr.Radio(
+        choices=["한국어", "영어"],
+        label="원본 언어",
+        value="한국어"
+    )
+    target_lang = gr.Radio(
+        choices=["한국어", "영어"],
+        label="목표 언어",
+        value="영어"
+    )
 
-    # 고급 설정
-    with gr.Accordion("고급 설정 (Cohere)", open=False):
-        system_message = gr.Textbox(
-            value="""반드시 한글로 답변할 것.
-너는 최고의 비서이다.
-내가 요구하는것들을 최대한 자세하고 정확하게 답변하라.
-""",
-            label="System Message",
-            lines=3
-        )
-        max_tokens = gr.Slider(minimum=100, maximum=10000, value=4000, step=100, label="Max Tokens")
-        temperature = gr.Slider(minimum=0.1, maximum=2.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature")
-        top_p = gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-P")
+    # 입력 텍스트
+    input_text = gr.Textbox(label="번역할 텍스트", lines=5)
 
     # 번역 결과
     translation_output = gr.Textbox(label="번역 결과", lines=5, interactive=False)
@@ -64,8 +60,8 @@ with gr.Blocks() as demo:
 
     # 번역 함수 연결
     translate_button.click(
-        fn=respond_cohere_qna,
-        inputs=[input_text, system_message, max_tokens, temperature, top_p],
+        fn=translate_text,
+        inputs=[input_text, source_lang, target_lang],
         outputs=translation_output
     )