Update app.py

app.py

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-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"),  # 수정된 부분
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p (nucleus sampling)"),
-    ],
-)
-
-if __name__ == "__main__":
+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'