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app.py

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 import gradio as gr
-import os
-import sys
-import json
-import requests
+from transformers import pipeline
 
-# 환경 변수에서 필요한 설정을 로드합니다.
-API_URL = os.getenv("API_URL")
-OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")  # 환경변수에서 API 키를 로드하도록 변경
-
-
-
-# 대화 이력을 저장할 글로벌 변수
-conversation_history = []
-
-def exception_handler(exception_type, exception, traceback):
-    print(f"{exception_type.__name__}: {exception}")
-
-sys.excepthook = exception_handler
-sys.tracebacklimit = 0
-
-def predict(inputs):
-    global conversation_history
-    conversation_history.append({"role": "user", "content": inputs})
-
-    payload = {
-        "model": "gpt-4-0125-preview",
-        "messages": conversation_history
-    }
-
-    headers = {
-        "Content-Type": "application/json",
-        "Authorization": f"Bearer {OPENAI_API_KEY}"
-    }
-
-    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
-    if response.status_code == 200:
-        data = response.json()
-        response_text = data['choices'][0]['message']['content']
-        # 대화 이력에 AI 응답 추가
-        conversation_history.append({"role": "assistant", "content": response_text})
-        response_html = response_text.replace('\n', '<br>')
-        return f"<div style='max-height: 400px; overflow-y: auto;'>{response_html}</div>"
-    else:
-        return f"<div style='color: red;'>오류가 발생했습니다. 상태 코드: {response.status_code}</div>"
-
-# CSS 및 Gradio 인터페이스 구성은 동일하게 유지
-
-
-
-
-css = """
-footer { 
-    visibility: hidden; 
-}
-"""        
-        
-# gr.Blocks를 사용하여 레이아웃을 구성합니다.
-with gr.Blocks(css=css) as demo:
-    gr.Markdown("# AIQ Codepilot", elem_id="markdown-title")
-    gr.Markdown("## AI 서비스 자동 생성 AI 서비스: 만들고 싶은 서비스의 내용만 입력하면 AI가 자동으로 코딩하고 사이트 공개를 지원합니다.", elem_id="markdown-description")    
-    gr.Markdown("### 예시 1: 텍스트를 입력하면 음성생성('gtts') 서비스 생성", elem_id="markdown-description")    
-    gr.Markdown("### 예시 2: MBTI 20문항을 생성하고 응답하면 16개 유형 자동 검사 서비스 생성 ", elem_id="markdown-description")    
-
-    with gr.Row():
-        text_input = gr.Textbox(label="메시지를 입력하세요...", placeholder="여기에 입력하세요...")
-    with gr.Row():
-        submit_button = gr.Button("전송")
-    output_html = gr.HTML(label="AI 응답")
-
-    submit_button.click(
-        fn=predict,
-        inputs=text_input,
-        outputs=output_html
-    )
-
-# 인터페이스 실행
-demo.launch(auth=("arxiv", "gpt"))
+def generate_image(text):
+    dalle_mini = pipeline(‘text-to-image-generation’, model=‘CompVis/ldm-dalle-mini’)
+    images = dalle_mini(text)
+    return images[0][‘url’]
 
+iface = gr.Interface(fn=generate_image,
+                     inputs=gr.inputs.Textbox(lines=2, placeholder=“여기에 이미지를 생성할 텍스트를 입력하세요”),
+                     outputs=“image”,
+                     title=“DALL·E Mini를 이용한 이미지 생성”,
+                     description=“텍스트를 입력하면, 입력된 텍스트에 기반한 이미지를 생성합니다.”)
 
+if name == “main”:
+    iface.launch()