import gradio as gr
from transformers import GPT2LMHeadModel, PreTrainedTokenizerFast

# KoGPT2 모델과 토크나이저를 전역 변수로 미리 로드
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("skt/kogpt2-base-v2")
tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained("skt/kogpt2-base-v2")

def generate_diary(keywords):
    # 키워드 기반 일기 생성
    prompt = f"오늘의 일기:\n\n{', '.join(keywords.split(','))}에 대한 일기를 써봅시다."
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
    output = model.generate(input_ids, max_length=500, num_return_sequences=1, do_sample=True, top_k=50, top_p=0.95, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2)
    
    # 생성된 일기 텍스트 반환
    diary = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    return diary

def app():
    with gr.Blocks() as demo:
        gr.Markdown("# 자동 일기 생성기")
        
        with gr.Row():
            keywords = gr.Textbox(label="5개의 키워드를 입력하세요 (쉼표로 구분)")
            generate_btn = gr.Button("일기 쓰기")
        
        diary = gr.Textbox(label="생성된 일기")
        
        generate_btn.click(generate_diary, inputs=keywords, outputs=diary)

    demo.launch()

if __name__ == "__main__":
    app()