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+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+import gradio as gr
+import torch
+
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+title = "🤖AI ChatBot"
+description = "최첨단 대규모 사전 학습된 응답 생성 모델(DialoGPT)"
+examples = [["안녕하세요?"]]
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+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-large")
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-large")
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+
+def predict(input, history=[]):
+    # 새 입력 문장을 토큰화합니다
+    new_user_input_ids = tokenizer.encode(
+        input + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt"
+    )
+
+    # 새 사용자 입력 토큰을 채팅 기록에 추가합니다 
+    bot_input_ids = torch.cat([torch.LongTensor(history), new_user_input_ids], dim=-1)
+
+    # 응답 히스토리 생성
+    history = model.generate(
+        bot_input_ids, max_length=4000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
+    ).tolist()
+
+    # 토큰을 텍스트로 변환한 다음 응답을 줄로 분할
+    response = tokenizer.decode(history[0]).split("<|endoftext|>")
+    # print('decoded_response-->>'+str(response))
+    response = [
+        (response[i], response[i + 1]) for i in range(0, len(response) - 1, 2)
+    ]  # 리스트 튜플로 변환
+    # print('response-->>'+str(response))
+    return response, history
+
+
+gr.Interface(
+    fn=predict,
+    title=title,
+    description=description,
+    examples=examples,
+    inputs=["text", "state"],
+    outputs=["chatbot", "state"],
+    theme="finlaymacklon/boxy_violet",
+).launch()