Update app.py

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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# Hugging Face 모델 로드
-generator = pipeline("text-generation", model="bigscience/bloomz-560m")
+# 모델 로드
+generator = pipeline("text-generation", model="bigscience/bloomz-560m")  # 모델 이름은 적절히 변경하세요.
 
 # 응답 생성 함수
 def generate_reply(review):
+    # 프롬프트 생성
     prompt = f"고객 리뷰: \"{review}\" 이 리뷰에 대해 정중하고 감사의 뜻을 담은 답변을 작성하세요."
-    result = generator(prompt, max_length=100, do_sample=True, temperature=0.7)
-    return result[0]["generated_text"]
+    
+    try:
+        # 모델에 프롬프트 전달
+        result = generator(prompt, max_length=100, do_sample=True, temperature=0.7)
+        
+        # 생성된 텍스트 반환
+        generated_text = result[0]["generated_text"]
+        
+        # 모델이 프롬프트까지 포함하여 응답하는 경우를 처리
+        if prompt in generated_text:
+            generated_text = generated_text.replace(prompt, "").strip()
+        
+        return generated_text
+    
+    except Exception as e:
+        return f"오류가 발생했습니다: {str(e)}"
 
 # Gradio 인터페이스 설정
 iface = gr.Interface(
@@ -16,7 +31,7 @@ iface = gr.Interface(
     inputs="text",
     outputs="text",
     title="Review Reply Generator",
-    description="고객 리뷰를 입력하면 정중한 답변을 생성합니다."
+    description="고객 리뷰를 입력하면 정중하고 감사의 뜻을 담은 답변을 생성합니다."
 )
 
 # Space 실행