Update app.py

app.py

@@ -5,8 +5,8 @@ import time
 
 genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
 
-# 모델 설정을 함수 내부로 이동
-def generate_curriculum(prompt):
+# 모델 생성 함수 (매 요청마다 새로운 모델 생성)
+def create_model():
   generation_config = {
     "temperature": 1,
     "top_p": 0.95,
@@ -33,11 +33,14 @@ def generate_curriculum(prompt):
     },
   ]
 
-  # 세션마다 새로운 모델 인스턴스 생성
-  model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-pro",
+  return genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-pro",
                               generation_config=generation_config,
                               safety_settings=safety_settings)
 
+# 비동기적으로 교육 과정 생성
+async def generate_curriculum(prompt):
+  model = create_model()  # 새로운 모델 인스턴스 생성
+
   prompt_parts = [
     "Concept-Based Curriculum Expert, 개념기반교육과정 설계 전문가. 초등학교 교육과정 범위 내에서 개념기반 교육과정 및 수업을 체계적으로 설계.",
     "성취기준 성취 기준 및 수업 목표",
@@ -54,11 +57,11 @@ def generate_curriculum(prompt):
     for chunk in response:
       full_text += chunk.text
       yield full_text
-      time.sleep(0.05)  # 약간의 지연 추가
+      await gr.sleep(0.05)  # 비동기적으로 지연 추가
   except Exception as e:
     yield f"에러 발생: {str(e)}"
 
-# 인터페이스 설정 (변경 없음)
+# 인터페이스 설정 (queue() 함수 추가)
 iface = gr.Interface(
     fn=generate_curriculum,
     inputs=gr.Textbox(lines=1, label="성취기준 입력"),
@@ -67,4 +70,4 @@ iface = gr.Interface(
     description="성취기준을 입력하면 개념기반 교육과정을 설계합니다."
 )
 
-iface.launch()
+iface.queue().launch()  # queue() 함수를 사용하여 비동기적으로 실행