デプロイ方法.md

Hugging Face Spacesが、機械学習モデルを永続的にホストするためのインフラストラクチャを安価で提供しており、Gradioで作成したデモへの永久リンクをインターネット上に簡単に公開できるようでしたのでその方法を以下に掲載させていただきます。
※ HuggingFaceは機械学習モデルの開発と共有、公開をするためのプラットフォームです。

一番低いスペックのマシンでは動かなかったので、1時間あたり$0.03のマシンを使用する必要がありました。（一定時間使用しなければ止めるように設定可能）

0. HuggingFaceアカウントを取得
以前お送りしたkodato-whisperを使用する際にHuggingFaceのトークンが必要だったのでもしかしたら既に登録していただいているかもしれません。
もしまだでしたら以下のURLからアカウントを作成してAccess Tokensメニューからトークンを生成しておいてください。
https://huggingface.co/join

1. 以下のコマンドを実行
  $ gradio deploy

2. 設定
ターミナルに表示された指示に従って設定を進めてください。
「Any Spaces secrets?」の質問部分で環境変数を設定できるので、yesを選択して以下の通り選択してください。（docker-compose.ymlで設定している環境変数と同じです）
Enter secret name (leave blank to end): OPENAI_API_KEY
Enter secret value for OPENAI_API_KEY: <OpenAIのAPIキー>

3. アクセス
設定が完了したらURLが表示されるのでそのURLでアクセス可能です。
（最初のビルドに20分程時間がかかるので設定完了まで少々お待ち下さい。）

ローカルでコード修正した際は`gradio deploy`コマンドを打つと即時にデプロイされます。


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# その他注意点

README.mdにpythonのバージョン記載がないとエラーが発生しました。念の為初回のgradio deploy後、README.mdに以下のようにpython_versionが記載されているか確認をお願いします。（もしなければ追記して再度gradio deployをお願いします）

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title: kodato-chatGPT
app_file: main.py
sdk: gradio
sdk_version: 3.35.2
python_version: 3.8
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