import gradio as gr #gradio를 가져와서 쓰는데, 매번 gradio 여섯자 치는게 귀찮으면
#as gr이라고 추가해서 이 이후로는 gr이라고만 써도 됨
#gradio가 웹 상에서의 demo를 만들어줌 (UI 포함!!)
import transformers #트랜스포머 (신경망의 일종)
from transformers import pipeline #파이프라인은 머신러닝 문제를 해결하는데 필요한
# 여러 구성요소를 묶어줌 > 구성요소란? 예) 문제의 종류, 모델의 종류 등...

pipe= pipeline("translation",model="Helsinki-NLP/opus-mt-ko-en")
# 문제의 종류는 번역이고, 우리가 쓸 모델은 "Heisinki-NLP/opus-mt-ko-en" 이라 불리는 모델
demo = gr.Interface.from_pipeline(pipe)
#gradio라는 라이브러리에 정의되어있는 Interface를 만들자
#뭐로부터 만드냐면 pipe로부터
#UI > User Interface
demo.launch() #실행