Update app.py

app.py

@@ -3,31 +3,31 @@ from huggingface_hub import InferenceClient
 import os
 from typing import Optional
 
-# DeepSeek-V3 모델 ID
-DEEPSEEK_MODEL = "deepseek-chat"
+# Cohere Command R+ 모델 ID
+COHERE_MODEL = "CohereForAI/c4ai-command-r-plus-08-2024"
 
-def get_client():
+def get_client(hf_token):
     """
     HuggingFace InferenceClient 생성.
     hf_token을 secrets에서 가져옴.
     """
-    hf_token = os.environ.get("HF_TOKEN")
     if not hf_token:
         raise ValueError("HuggingFace API 토큰이 필요합니다.")
-    return InferenceClient(DEEPSEEK_MODEL, token=hf_token)
+    return InferenceClient(COHERE_MODEL, token=hf_token)
 
-def respond_deepseek_qna(
+def respond_cohere_qna(
     question: str,
     system_message: str,
     max_tokens: int,
     temperature: float,
-    top_p: float
+    top_p: float,
+    hf_token: str
 ):
     """
-    DeepSeek-V3 모델을 이용해 한 번의 질문(question)에 대한 답변을 반환하는 함수.
+    Cohere Command R+ 모델을 이용해 한 번의 질문(question)에 대한 답변을 반환하는 함수.
     """
     try:
-        client = get_client()
+        client = get_client(hf_token)
     except ValueError as e:
         return f"오류: {str(e)}"
 
@@ -73,36 +73,36 @@ with gr.Blocks() as demo:
     answer_output = gr.Textbox(label="결과", lines=10, interactive=False)
 
     # 고급 설정 (코드 내부에서만 사용)
-    with gr.Accordion("고급 설정 (DeepSeek-V3)", open=False):
-        system_message = gr.Textbox(
-            value="""반드시 한글로 답변할 것.
+    system_message = gr.Textbox(
+        value="""반드시 한글로 답변할 것.
 너는 최고의 블로그 글 생성기이다.
 주어진 참조글을 바탕으로 블로그 글을 생성하라.
 말투는 선택된 옵션에 맞게 조정하라.
 """,
-            label="System Message",
-            lines=3
-        )
-        max_tokens = gr.Slider(minimum=100, maximum=2000, value=500, step=100, label="Max Tokens")
-        temperature = gr.Slider(minimum=0.1, maximum=2.0, value=0.7, step=0.05, label="Temperature")
-        top_p = gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p")
+        visible=False  # UI에서 숨김
+    )
+    max_tokens = gr.Slider(minimum=100, maximum=10000, value=4000, step=100, label="Max Tokens", visible=False)
+    temperature = gr.Slider(minimum=0.1, maximum=2.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature", visible=False)
+    top_p = gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-P", visible=False)
 
     # 전송 버튼
     submit_button = gr.Button("생성")
 
-    def merge_and_call_deepseek(tone, ref1, ref2, ref3, sys_msg, mt, temp, top_p_):
+    def merge_and_call_cohere(tone, ref1, ref2, ref3, sys_msg, mt, temp, top_p_):
         # 참조글을 합쳐서 질문 구성
         question = f"말투: {tone}\n참조글 1: {ref1}\n참조글 2: {ref2}\n참조글 3: {ref3}"
-        return respond_deepseek_qna(
+        hf_token = os.environ.get("HF_TOKEN")
+        return respond_cohere_qna(
             question=question,
             system_message=sys_msg,
             max_tokens=mt,
             temperature=temp,
-            top_p=top_p_
+            top_p=top_p_,
+            hf_token=hf_token
         )
 
     submit_button.click(
-        fn=merge_and_call_deepseek,
+        fn=merge_and_call_cohere,
         inputs=[
             tone_radio, ref1, ref2, ref3,
             system_message,