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+import gradio as gr
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
+import torch
+
+# 모델 로딩 (HuggingFace의 havocy28/VetBERT 사용)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("havocy28/VetBERT")
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("havocy28/VetBERT")
+
+def classify_symptom(text):
+    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
+    with torch.no_grad():
+        logits = model(**inputs).logits
+        pred = torch.argmax(logits, dim=1).item()
+
+    # 예시 레이블 이름 (모델에 맞춰 수정 가능)
+    labels = {
+        0: "정상",
+        1: "소화기 질환",
+        2: "호흡기 질환",
+        3: "피부 질환",
+        4: "기타 이상",
+    }
+    return labels.get(pred, f"예측 라벨: {pred}")
+
+demo = gr.Interface(
+    fn=classify_symptom,
+    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="반려동물 증상을 입력해주세요."),
+    outputs="text",
+    title="VetBERT AI 수의사",
+    description="반려견/묘 증상 문장을 입력하면 AI가 의심 질병을 분류해줍니다."
+)
+
+demo.launch()