Update app.py

app.py

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-import adagio
+import gradio as gr
 from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
 
-def app():
-    adagio.set_title("자동 일기 생성기")
-
-    keywords = adagio.text_input("5개의 키워드를 입력하세요 (쉼표로 구분)", "")
-    keyword_list = [kw.strip() for kw in keywords.split(",")]
+def generate_diary(keywords):
+    # 모델 및 토크나이저 로드
+    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
+    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
+    
+    # 키워드 기반 fine-tuning
+    input_ids = tokenizer.encode(" ".join(keywords), return_tensors="pt")
+    output = model.generate(input_ids, max_length=500, num_return_sequences=1, do_sample=True, top_k=50, top_p=0.95, num_beams=5)
+    
+    # 생성된 일기 텍스트 반환
+    diary = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
+    return diary
 
-    if len(keyword_list) == 5 and adagio.button("일기 쓰기"):
-        # 모델 및 토크나이저 로드
-        model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
-        tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
+def app():
+    with gr.Blocks() as demo:
+        gr.Markdown("# 자동 일기 생성기")
         
-        # 키워드 기반 fine-tuning
-        input_ids = tokenizer.encode(" ".join(keyword_list), return_tensors="pt")
-        output = model.generate(input_ids, max_length=500, num_return_sequences=1, do_sample=True, top_k=50, top_p=0.95, num_beams=5)
+        with gr.Row():
+            keywords = gr.Textbox(label="5개의 키워드를 입력하세요 (쉼표로 구분)")
+            generate_btn = gr.Button("일기 쓰기")
         
-        # 생성된 일기 출력
-        diary = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
-        adagio.write(diary)
+        diary = gr.Textbox(label="생성된 일기")
+        
+        generate_btn.click(generate_diary, inputs=keywords, outputs=diary)
+
+    demo.launch()
 
 if __name__ == "__main__":
-    adagio.run(app)
+    app()