Update app.py

app.py

@@ -15,7 +15,7 @@ interface = gr.Interface(
     fn=get_sentiment,  # 호출될 함수
     inputs=gr.inputs.Textbox(lines=2, placeholder="여기에 텍스트를 입력하세요..."),  # 입력란 설정
     outputs="text",  # 출력 형식
-    title="텍스트 감성 분석",  # UI 제목
+    title="Sentiment Analysis",  # UI 제목
     description="이 앱은 입력된 텍스트의 감성을 분석합니다. 긍정적이거나 부정적인 결과를 보여줍니다.",  # UI 설명
     examples=[["이 제품은 정말 좋습니다!"], ["제 기대에 못 미쳤어요."]],  # 예시 입력
     theme="default",  # UI 테마
@@ -25,45 +25,5 @@ interface = gr.Interface(
 # Gradio 앱 실행
 interface.launch()
 
-# import gradio as gr
-
-# def get_pipe():
-#     from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
-#     model_name = "heegyu/koalpaca-355m"
-#     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
-#     tokenizer.truncation_side = "right"
-#     model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
-#     return model, tokenizer
-
-# def get_response(tokenizer, model, context):
-#     context = f"<usr>{context}\n<sys>"
-#     inputs = tokenizer(
-#         context, 
-#         truncation=True,
-#         max_length=512,
-#         return_tensors="pt")
-    
-#     generation_args = dict(
-#         max_length=256,
-#         min_length=64,
-#         eos_token_id=2,
-#         do_sample=True,
-#         top_p=1.0,
-#         early_stopping=True
-#     )
-
-#     outputs = model.generate(**inputs, **generation_args)
-#     response = tokenizer.decode(outputs[0])
-#     print(context)
-#     print(response)
-#     response = response[len(context):].replace("</s>", "")
-
-#     return response
-
-# model, tokenizer = get_pipe()
-
-# def ask_question(input_):
-#     response = get_response(tokenizer, model, input_)
-#     return response
 
 # gr.Interface(fn=ask_question, inputs="text", outputs="text", title="KoAlpaca-355M", description="한국어로 질문하세요.").launch()