app.py

import os
import requests
import gradio as gr

# 環境変数からHugging FaceのAPIトークンを取得
token = os.environ.get("HF_TOKEN")

# Hugging Face APIを使ってQwen2.5-7B-Instructモデルに問い合わせる関数
def chat_with_model(message):
    url = "https://api-inference.huggingface.co/models/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
    headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"}
    data = {"inputs": message}
    
    # APIリクエストを送信
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    
    # 成功した場合、生成されたテキストを返す
    if response.status_code == 200:
        return response.json()[0]['generated_text']
    else:
        return "エラーが発生しました。もう一度試してください。"

# Gradioインターフェースの作成
def chatbot_interface(message):
    return chat_with_model(message)

# Gradioインターフェース設定
interface = gr.Interface(
    fn=chatbot_interface,           # チャットボットの関数
    inputs=gr.Textbox(label="メッセージ", placeholder="ここにメッセージを入力してください...", lines=2),  # 入力ボックス
    outputs="text",                 # 出力タイプ：テキスト
    live=False,                     # ボタンを押すまで処理を待つ
    title="Qwen2.5-7B-Instruct チャットボット",  # アプリケーションのタイトル
    description="Hugging Face APIを使ってQwen2.5-7B-Instructモデルと対話できます。"  # 説明
)

# インターフェースの起動
if __name__ == "__main__":
    interface.launch()