app.py

import gradio as gr
import pandas as pd
import pickle

# 모델 로딩 함수
def load_model(시설유형):
    with open(시설유형+".pkl", "rb") as file:
        loaded_pipeline = pickle.load(file)
    return loaded_pipeline

# 예측 함수 정의
def predict_cost(시설유형, 구조, 지하층수, 지상층수, 기준층층고, 최고높이, 연면적, 대지면적, 건축면적, 조경면적, 주차대수, 발주년도, 발주월, 현장위치):
    new_project = {
        '구조': [구조],
        '지하층수': [지하층수],
        '지상층수': [지상층수],
        '기준층층고': [기준층층고],
        '최고높이': [최고높이],
        '주차대수': [주차대수],
        '연면적': [연면적],
        '대지면적': [대지면적],
        '건축면적': [건축면적],
        '조경면적': [조경면적],
        '발주년도': [발주년도],
        '발주월': [발주월],
        '현장위치': [현장위치],
    }
       
    model = load_model(시설유형)
    pred = model.predict(pd.DataFrame.from_dict(new_project))

    return f'{pred[0]:,.0f}일'

with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("## HG 공사기간 예측 모델")
    with gr.Row():
        시설유형 = gr.Dropdown(label="시설유형", choices=["일반청사","일반형초중고","기타시설","복합형초중고","대형청사","일반형연구소","노유자시설","일반형전시시설","실험용연구시설","복합형체육시설","복합형대학교","강의형대학교","복지시설","도서관","일반형수련시설","기숙사","대형의료시설","일반형공장","첨단연구시설","복합형수련시설","특수형공장"], 
                           value='강의형대학교')  # '...'부분에 다른 시설유형 추가
        현장위치 = gr.Dropdown(label="현장위치", choices=['서울특별시', '제주특별자치도', '경상북도', '울산광역시', '광주광역시', '경기도', '충청북도',
       '경상남도', '전라남도', '부산광역시', '충청남도', '대구광역시', '강원도', '인천광역시', '전라북도',
       '세종특별자치시', '대전광역시', '강원특별자치도'], value='광주광역시')  
        구조 = gr.Dropdown(label="구조", choices=['철근콘크리트조', '철골조', '철골철근콘크리트조', '기타'], value='철골철근콘크리트조')  # '...'부분에 다른 구조 타입 추가
    with gr.Row():
        지하층수 = gr.Number(label="지하층수", value=0)
        지상층수 = gr.Number(label="지상층수", value=7)
        기준층층고 = gr.Number(label="기준층층고(m)", value=4.5)
        최고높이 = gr.Number(label="최고높이(m)", value=33.9)
    with gr.Row():
        연면적 = gr.Number(label="연면적(m2)", value=4451)
        대지면적 = gr.Number(label="대지면적(m2)", value=989860)
        건축면적 = gr.Number(label="건축면적(m2)", value=922)
        조경면적 = gr.Number(label="조경면적(m2)", value=180)
    with gr.Row():
        주차수 = gr.Number(label="주차대수", value=7)
        발주년 = gr.Number(label="발주년도", value=2023)
        발주월 = gr.Number(label="발주월", value=8)
    btn = gr.Button("공사기간 예측")
    
    btn.click(
        predict_cost,
        inputs=[
            시설유형, 구조, 지하층수, 지상층수, 기준층층고, 최고높이, 연면적, 대지면적, 건축면적, 조경면적, 주차수, 발주년, 발주월, 현장위치
        ],
        outputs=[
            gr.Textbox(label="공사기간")
        ]
    )

demo.launch()