# 필요한 라이브러리를 설치합니다
# pip install gradio transformers

from transformers import pipeline
import gradio as gr

# GPT 모델을 사용하는 파이프라인을 초기화합니다. 모델 식별자는 사용하고자 하는 GPT 모델에 따라 달라집니다.
# 예: 'gpt-2', 'EleutherAI/gpt-neo-2.7B' 등. GPT-4를 사용할 경우 해당 모델의 정확한 식별자를 사용해야 합니다.
text_generator = pipeline('text-generation', model='gpt-4-model-identifier')

def generate_text(prompt, max_length=50, temperature=0.7):
    # 함수는 주어진 프롬프트를 바탕으로 텍스트를 생성합니다.
    generated_texts = text_generator(prompt, max_length=max_length, temperature=temperature, return_full_text=False)
    return generated_texts[0]['generated_text']

# Gradio 인터페이스를 구성합니다.
interface = gr.Interface(
    fn=generate_text,  # 호출할 함수
    inputs=[  # 사용자로부터 입력받을 요소들
        gr.inputs.Textbox(lines=5, label="Input Text"),
        gr.inputs.Slider(minimum=10, maximum=100, default=50, label="Maximum Length"),
        gr.inputs.Slider(minimum=0, maximum=1, step=0.1, default=0.7, label="Temperature")
    ],
    outputs=gr.outputs.Textbox(label="Generated Text"),  # 결과를 표시할 요소
    title="GPT-4 Text Generator",  # 인터페이스의 제목
    description="Enter text to see how GPT-4 can expand, summarize, or rewrite it."  # 인터페이스의 설명
)

# 인터페이스를 실행합니다.
interface.launch()