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 import gradio as gr
+import pandas as pd
+from transformers import pipeline
 
-def greet(name):
-    return "Hello " + name + "!!"
+# ChatGPTのパイプラインを初期化（ここでは例としてtext-generationを使用）
+chatgpt_pipeline = pipeline("text-generation", model="EleutherAI/gpt-neo-2.7B")
 
-iface = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
+def process_csv(file_obj):
+    # アップロードされたCSVファイルを読み込む
+    df = pd.read_csv(file_obj)
+    responses = []
+    
+    # CSVの各行に対してChatGPTを呼び出し
+    for _, row in df.iterrows():
+        input_text = row['text']  # 'text'カラムを入力として使用
+        response = chatgpt_pipeline(input_text, max_length=50)
+        responses.append([input_text, response[0]['generated_text']])
+    
+    # 結果をDataFrameに変換し、CSVファイルとして出力
+    output_df = pd.DataFrame(responses, columns=['Input Text', 'Generated Text'])
+    return output_df.to_csv(index=False)
+
+# Gradioインターフェースの定義
+iface = gr.Interface(fn=process_csv, 
+                     inputs=gr.inputs.File(label="Upload CSV"), 
+                     outputs="file", 
+                     description="Upload a CSV, get ChatGPT responses for each row.")
+
+# アプリの起動
 iface.launch()