import gradio as gr

# make function using import pip to install torch
import pip
pip.main(['install', 'torch'])
pip.main(['install', 'transformers'])

import torch
import transformers


# saved_model
def load_model(model_path):
    saved_data = torch.load(
        model_path,
        map_location="cpu"
    )

    bart_best = saved_data["model"]
    train_config = saved_data["config"]
    tokenizer = transformers.PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained('gogamza/kobart-base-v1')

    ## Load weights.
    model = transformers.BartForConditionalGeneration.from_pretrained('gogamza/kobart-base-v1')
    model.load_state_dict(bart_best)

    return model, tokenizer


# main
def inference(prompt):
    model_path = "./kobart-model-poem.pth"

    model, tokenizer = load_model(
        model_path=model_path
        )

    input_ids = tokenizer.encode(prompt)
    input_ids = torch.tensor(input_ids)
    input_ids = input_ids.unsqueeze(0)
    output = model.generate(input_ids)
    output = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)    

    return output


demo = gr.Interface(
    fn=inference, 
    inputs="text", 
    outputs="text", #return 값
    examples=[
        "작은 씨앗 하나 길가에 떨어졌어요\n안돼요 안돼요 모두들 밟으니까요\n작은 씨앗 하나 돌밭에 떨어졌어요\n싫어요 싫어요 크게 자랄 수 없어요\n작은 씨앗 하나 가시밭에 떨어졌어요\n아 야야, 아파요 숨을 쉴 수가 없어요\n작은 씨앗 하나 좋은 밭에 떨어졌어요\n좋아요 좋아요 잘 자라서 좋은 나무 되겠어요"
    ]
    ).launch() # launch(share=True)를 설정하면 외부에서 접속 가능한 링크가 생성됨

demo.launch()