from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import gradio as gr
import torch


title = "🤖AI ChatBot"
description = "최첨단 대규모 사전 학습된 응답 생성 모델(DialoGPT)"
examples = [["안녕하세요?"]]


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-large")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-large")


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()