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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
+import time
 
-# 한국어 채팅 모델 불러오기 (예: KoAlpaca, LLaMA, Mistral 등)
-chat = pipeline("text-generation", model="beomi/KoAlpaca-Polyglot-5.8B")
+# 모델 로딩 중 표시
+status_message = "⏳ 모델 로딩 중입니다... 최대 5분 정도 걸릴 수 있어요."
 
-# 분석 함수 정의
-def analyze_korean_text(text):
-    prompt = f"다음 문장을 분석하고 무례하거나 과격한 표현이 있으면 지적하고, 더 친절하게 바꿔줘:\n\n{text}"
-    response = chat(prompt, max_new_tokens=200)[0]['generated_text']
-    return response
+# 기본 파이프라인을 None으로 설정해두고, 아래에서 로딩
+chat_model = None
 
-# Gradio 인터페이스
-iface = gr.Interface(
-    fn=analyze_korean_text,
-    inputs=gr.Textbox(label="분석할 문장 입력"),
-    outputs=gr.Textbox(label="분석 결과"),
-    title="문장 분석기 (친절하게 바꿔주는 AI)",
-    description="문장을 입력하면 무례한 표현을 지적하고 더 예의 있게 바꿔주는 도우미입니다."
-)
+# 대답 함수 정의
+def chat_with_model(message, history):
+    global chat_model
+    if chat_model is None:
+        return history + [[message, "⚠️ 모델이 아직 로딩되지 않았습니다. 잠시만 기다려 주세요."]]
+    
+    prompt = f"다음 문장을 분석하고, 무례하거나 공격적인 표현이 있으면 알려주고 더 예의 있게 바꿔줘:\n\n{message}"
+    response = chat_model(prompt, max_new_tokens=200)[0]['generated_text']
+    return history + [[message, response]]
+
+# 모델 로딩 함수 (로딩 중 메시지를 UI에 보여주기 위해 따로 분리)
+def load_model():
+    global chat_model
+    time.sleep(1)  # 잠깐 기다리게 해서 status 표시가 적용되도록
+    chat_model = pipeline("text-generation", model="beomi/KoAlpaca-Polyglot-5.8B")
+    return "✅ 모델이 준비되었습니다. 이제 문장을 입력해 보세요!"
+
+# Gradio Blocks 기반 UI
+with gr.Blocks() as demo:
+    chatbot = gr.Chatbot(label="AI 문장 분석기")
+    msg = gr.Textbox(label="문장을 입력하세요", placeholder="예: 너는 정말 이상하게 행동해")
+    status = gr.Markdown(status_message)
+    
+    # 버튼 입력 시 연결
+    def respond_and_clear(user_input, history):
+        new_history = chat_with_model(user_input, history)
+        return "", new_history
+
+    msg.submit(respond_and_clear, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
+
+    # 모델 로딩 비동기 처리
+    gr.on_page_load(load_model, outputs=status)
 
 # 실행
-iface.launch()
+demo.launch()