app.py

import gradio as gr
from KHL_LlaMa import AbstractGenerator, model_cls, tokenizer_cls, model_gen, tokenizer_gen

# 생성기 인스턴스 준비
generator = AbstractGenerator(model_cls, tokenizer_cls, model_gen, tokenizer_gen)

def generate_summary(keywords):
    try:
        keyword_list = [kw.strip() for kw in keywords.split(",") if kw.strip()]
        result = generator.generate(keyword_list)
        return f"[예측 카테고리]\n{result['category']}\n\n[생성된 초록]\n{result['abstract']}"
    except Exception as e:
        return f"[오류] {str(e)}"

with gr.Blocks(title="KorHssLM 기반 초록 생성기") as demo:
    gr.Markdown("""
    # KCI 논문 초록 생성기 🇰🇷
    키워드를 입력하면 자동으로 분야를 예측하고, 해당 분야에 맞는 초록을 생성합니다.
    """)
    keyword_input = gr.Textbox(label="키워드 입력 (쉼표로 구분)", placeholder="예: 문화유산, 큐레이션, 데이터")
    generate_btn = gr.Button("초록 생성")
    output = gr.Textbox(label="결과", lines=12)

    generate_btn.click(fn=generate_summary, inputs=keyword_input, outputs=output)

demo.launch()