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app.py

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-runtime error
-Exit code: 1. Reason: Traceback (most recent call last):
-  File "/home/user/app/app.py", line 84, in <module>
-    demo.queue(concurrency_limit=20).launch(max_threads=20)
-TypeError: Blocks.queue() got an unexpected keyword argument 'concurrency_limit'
+import gradio as gr
+import requests
+import os
+import json
+from collections import deque
+
+# 환경 변수에서 API 토큰 가져오기
+TOKEN = os.getenv("HUGGINGFACE_API_TOKEN")
+
+# API 토큰이 설정되어 있는지 확인
+if not TOKEN:
+    raise ValueError("API token is not set. Please set the HUGGINGFACE_API_TOKEN environment variable.")
+
+# 대화 기록을 관리하는 큐 (최대 10개의 대화 기록을 유지)
+memory = deque(maxlen=10)
+
+def respond(
+    message,
+    history: list[tuple[str, str]],
+    system_message="AI Assistant Role",
+    max_tokens=512,
+    temperature=0.7,
+    top_p=0.95,
+):
+    # 시스템 메시지에 접두사 추가
+    system_prefix = "System: 입력어의 언어(영어, 한국어, 중국어, 일본어 등)에 따라 동일한 언어로 답변하라."
+    full_system_message = f"{system_prefix}{system_message}"
+
+    # 현재 대화 내용을 메모리에 추가
+    memory.append((message, None))
+
+    messages = [{"role": "system", "content": full_system_message}]
+
+    # 메모리에서 대화 기록을 가져와 메시지 목록에 추가
+    for val in memory:
+        if val[0]:
+            messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
+        if val[1]:
+            messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
+
+    headers = {
+        "Authorization": f"Bearer {TOKEN}",
+        "Content-Type": "application/json"
+    }
+
+    payload = {
+        "model": "meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct",
+        "max_tokens": max_tokens,
+        "temperature": temperature,
+        "top_p": top_p,
+        "messages": messages
+    }
+
+    response = requests.post("https://api-inference.huggingface.co/v1/chat/completions", headers=headers, json=payload, stream=True)
+    
+    response_text = ""
+    for chunk in response.iter_content(chunk_size=None):
+        if chunk:
+            chunk_data = chunk.decode('utf-8')
+            response_json = json.loads(chunk_data)
+            # content 영역만 출력
+            if "choices" in response_json:
+                content = response_json["choices"][0]["message"]["content"]
+                response_text = content
+                # 마지막 대화에 모델의 응답을 추가하여 메모리에 저장
+                memory[-1] = (message, response_text)
+                yield content
+
+theme = "Nymbo/Nymbo_Theme"
+
+# Gradio ChatInterface 설정
+demo = gr.ChatInterface(
+    fn=respond,
+    theme=theme,
+    additional_inputs=[
+        gr.Textbox(value="AI Assistant Role", label="System message"),
+        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
+        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
+        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p (nucleus sampling)"),
+    ],
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.queue(max_threads=20).launch()