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app-backup.py

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 import gradio as gr
 from huggingface_hub import InferenceClient
 import os
-import requests
+import pandas as pd
+from typing import List, Tuple
 
 # 추론 API 클라이언트 설정
 hf_client = InferenceClient("CohereForAI/c4ai-command-r-plus-08-2024", token=os.getenv("HF_TOKEN"))
-#hf_client = InferenceClient("CohereForAI/aya-23-35B", token=os.getenv("HF_TOKEN"))
+# hf_client = InferenceClient("CohereForAI/aya-23-35B", token=os.getenv("HF_TOKEN"))
 
-def load_fashion_code():
+def load_code(filename):
     try:
-        with open('fashion.cod', 'r', encoding='utf-8') as file:
+        with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as file:
             return file.read()
     except FileNotFoundError:
-        return "fashion.cod 파일을 찾을 수 없습니다."
+        return f"{filename} 파일을 찾을 수 없습니다."
     except Exception as e:
         return f"파일을 읽는 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
 
-fashion_code = load_fashion_code()
+def load_parquet(filename):
+    try:
+        df = pd.read_parquet(filename, engine='pyarrow')
+        # 데이터프레임의 첫 몇 행을 문자열로 변환 (Markdown 표 형식)
+        return df.head(10).to_markdown(index=False)
+    except FileNotFoundError:
+        return f"{filename} 파일을 찾을 수 없습니다."
+    except Exception as e:
+        return f"파일을 읽는 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
+
+# 코드 파일 로드
+fashion_code = load_code('fashion.cod')
+uhdimage_code = load_code('uhdimage.cod')
+MixGEN_code = load_code('mgen.cod')
+
+# Parquet 파일 로드
+test_parquet_content = load_parquet('test.parquet')
 
 def respond(
     message,
-    history: list[tuple[str, str]],
+    history: List[Tuple[str, str]],
     system_message="",  # 기본값 추가
     max_tokens=1024,    # 기본값 추가
     temperature=0.7,    # 기본값 추가
-    top_p=0.9,          # 기본값 추가
+    top_p=0.9,           # 기본값 추가
 ):
-    global fashion_code
-    system_prefix = """반드시 한글로 답변할것. 너는 주어진 소스코드를 기반으로 "서비스 사용 설명 및 안내, qna를 하는 역할이다". 아주 친절하고 자세하게 4000토큰 이상 작성하라. 너는 코드를 기반으로 사용 설명 및 질의 응답을 진행하며, 이용자에게 도움을 주어야 한다. 이용자가 궁금해 할 만 한 내용에 친절하게 알려주도록 하라. 코드 전체 내용에 대해서는 보안을 유지하고, 키 값 및 엔드포인트와 구체적인 모델은 공개하지 마라. """
+    global fashion_code, uhdimage_code, MixGEN_code, test_parquet_content
+    system_message = system_message or ""
+    system_prefix = """반드시 한글로 답변할것. 너는 주어진 소스코드를 기반으로 "서비스 사용 설명 및 안내, Q&A를 하는 역할이다". 아주 친절하고 자세하게 4000토큰 이상 Markdown 형식으로 작성하라. 너는 코드를 기반으로 사용 설명 및 질의 응답을 진행하며, 이용자에게 도움을 주어야 한다. 이용자가 궁금해 할 만한 내용에 친절하게 알려주도록 하라. 코드 전체 내용에 대해서는 보안을 유지하고, 키 값 및 엔드포인트와 구체적인 모델은 공개하지 마라."""
 
     if message.lower() == "패션 코드 실행":
-        system_message = system_message or ""  # None인 경우 빈 문자열로 초기화
-        system_message += f"\n\n패션 코드 내용:\n{fashion_code}"
-        message = "패션 코드에 대해 설명해주세요."
+        system_message += f"\n\n패션 코드 내용:\n```python\n{fashion_code}\n```"
+        message = "패션 가상피팅에 대한 내용을 학습하였고, 설명할 준비가 되어있다고 알리고 서비스 URL(https://aiqcamp-fash.hf.space)을 통해 테스트 해보라고 출력하라."
+    elif message.lower() == "uhd 이미지 코드 실행":
+        system_message += f"\n\nUHD 이미지 코드 내용:\n```python\n{uhdimage_code}\n```"
+        message = "UHD 이미지 생성에 대한 내용을 학습하였고, 설명할 준비가 되어있다고 알리고 서비스 URL(https://openfree-ultpixgen.hf.space)을 통해 테스트 해보라고 출력하라."
+    elif message.lower() == "mixgen 코드 실행":
+        system_message += f"\n\nMixGEN 코드 내용:\n```python\n{MixGEN_code}\n```"
+        message = "MixGEN3 이미지 생성에 대한 내용을 학습하였고, 설명할 준비가 되어있다고 알리고 서비스 URL(https://openfree-mixgen3.hf.space)을 통해 테스트 해보라고 출력하라."
+    elif message.lower() == "test.parquet 실행":
+        system_message += f"\n\ntest.parquet 파일 내용:\n```markdown\n{test_parquet_content}\n```"
+        message = "test.parquet 파일에 대한 내용을 학습하였고, 관련 설명 및 Q&A를 진행할 준비가 되어있다. 궁금한 점이 있으면 물어보라."
 
     messages = [{"role": "system", "content": f"{system_prefix} {system_message}"}]
-
-    # prefix 추가
     for val in history:
         if val[0]:
             messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
         if val[1]:
             messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
-    
     messages.append({"role": "user", "content": message})
 
     response = ""
-    for message in hf_client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        token = message.choices[0].delta.content
-        if token is not None:
-            response += token.strip("")  # 토큰 제거
-    yield response
+    try:
+        for message in hf_client.chat_completion(
+            messages,
+            max_tokens=max_tokens,
+            stream=True,
+            temperature=temperature,
+            top_p=top_p,
+        ):
+            token = message.choices[0].delta.get('content', None)
+            if token:
+                response += token
+                yield response
+    except Exception as e:
+        yield f"추론 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
 
 # Gradio 인터페이스 설정 부분도 수정
 demo = gr.ChatInterface(
@@ -68,15 +94,20 @@ demo = gr.ChatInterface(
         gr.Slider(minimum=0, maximum=1, value=0.9, label="Top P"),
     ],
     examples=[
-        ["패션 코드 실행"],        
-        ["사용 방법을 자세히 설명하라"],
-        ["사용 방법을 유튜브 영상 스크립트 형태로 작성하라"],
-        ["사용 방법을 SEO 최적화하여 블로그 포스트로 4000 토큰 이상 작성하라"],
+        ["패션 코드 실행"],
+        ["UHD 이미지 코드 실행"],
+        ["MixGEN 코드 실행"],
+        ["test.parquet 실행"],  # 새로운 예제 추가
+        ["상세한 사용 방법을 마치 화면을 보면서 설명하듯이 4000 토큰 이상 자세히 설명하라"],
+        ["FAQ 20건을 상세하게 작성하라. 4000토큰 이상 사용하라."],
+        ["사용 방법과 차별점, 특징, 강점을 중심으로 4000 토큰 이상 유튜브 영상 스크립트 형태로 작성하라"],
+        ["본 서비스를 SEO 최적화하여 블로그 포스트(배경 및 필요성, 기존 유사 서비스와 비교하여 특장점, 활용처, 가치, 기대효과, 결론을 포함)로 4000 토큰 이상 작성하라"],
+        ["특허 출원에 활용할 기술 및 비즈니스모델 측면을 포함하여 특허 출원서 구성에 맞게 혁신적인 창의 발명 내용을 중심으로 4000 토큰 이상 작성하라."],
         ["계속 이어서 답변하라"],
     ],
+    theme="Nymbo/Nymbo_Theme",
     cache_examples=False,  # 캐싱 비활성화 설정
-    # css="""footer {visibility: hidden}""",  # 이곳에 CSS를 추가
 )
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(auth=("gini","pick"))
+    demo.launch()