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+import gradio as gr
+from transformers import PreTrainedTokenizerFast, BartforConditionalGeneration
+
+model_name = "ainize/kobart-news"
+tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained(model_name)
+model = BartforConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
+
+def summ(txt):
+  input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
+  summary_text_ids = model.generate(
+    input_ids=input_ids,
+    bos_token_id=model.config.bos_token_id, # BOS는 Beginning of Sentence
+    eos_token_id=model.config.eos_token_id, # EOS는 End Of Sentence
+    length_penalty=2.0,                     # 요약을 얼마나 짧게 할지
+    max_length=142,                         #
+    min_length=56,                          #
+    num_beams=4)                            # beam search -> 가지 수 라고 생각하면 됨. 가지 4개를 펼치고 그 각가지에서 4개를 펼친 후 총 16개중 가장 적합한 4개를 고른 가지를 펼쳐 반복 과정
+  return tokenizer.decode(summary_text_ids[0], skip_special_tokens=True)
+
+interface = gr.Interface(summ,
+                        [gr.Textbox(label = "original text")],
+                        [gr.Textbox(label = "summary")])
+
+insterface.launch(share = True)