Update app.py

app.py

@@ -1,36 +1,21 @@
 import gradio as gr
-from transformers import pipeline
-import time
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
 
-print("🚀 모델 로딩 중...")
+model_name = "google/pegasus-cnn_dailymail"
 
-summarizer = pipeline(
-    "summarization",
-    model="sshleifer/distilbart-cnn-12-6",
-    tokenizer="sshleifer/distilbart-cnn-12-6",
-    framework="pt",
-    device=-1  # CPU 강제 (Huggingface GPU 환경 불안정 대비)
-)
-
-print("✅ 모델 로딩 완료")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
 
 def summarize(text):
-    print("🟢 입력 받음:", text)
-    try:
-        start = time.time()
-        result = summarizer(text, max_length=130, min_length=30, do_sample=False)
-        elapsed = round(time.time() - start, 2)
-        output = result[0]['summary_text']
-        print("✅ 요약 결과:", output)
-        return f"✅ 처리 시간: {elapsed}초\n\n{output}"
-    except Exception as e:
-        print("❌ 요약 실패:", e)
-        return f"❌ 에러 발생: {e}"
+    inputs = tokenizer(text, truncation=True, padding="longest", return_tensors="pt")
+    summary_ids = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=100, num_beams=4, early_stopping=True)
+    summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)
+    return summary
 
 gr.Interface(
     fn=summarize,
-    inputs=gr.Textbox(lines=6, placeholder="요약할 내용을 입력하세요"),
+    inputs=gr.Textbox(lines=8, placeholder="요약할 긴 글을 입력하세요"),
     outputs="text",
-    title="CW AI 요약 비서 (DistilBART)",
-    description="뉴스/일정/문서 내용을 빠르게 요약해드립니다."
-).launch(share=False, debug=True)
+    title="CW AI 요약 비서 (Pegasus)",
+    description="Pegasus 모델을 기반으로 고정밀 요약을 생성합니다."
+).launch()