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 import gradio as gr
-from huggingface_hub import hf_hub_download
-import tensorflow as tf
+from transformers import pipeline
 
-# Hugging Face Hub에서 모델 파일 다운로드
-model_path = hf_hub_download(repo_id="safoinme/zenml-mnist", filename="model.h5")
+# 감정 분석 파이프라인 초기화
+sentiment_analysis = pipeline("sentiment-analysis")
 
-# 다운로드한 모델 파일로부터 Keras 모델 로드
-model = tf.keras.models.load_model(model_path)
+def predict_sentiment(text):
+    result = sentiment_analysis(text)
+    return result[0]
 
-def recognize_digit(img):
-    # 이미지 전처리
-    img = img.reshape(1, 28, 28, 1) / 255.0
-    # 모델 예측
-    prediction = model.predict(img).argmax()
-    return str(prediction)
-
-# Gradio 인터페이스 설정
-iface = gr.Interface(fn=recognize_digit, 
-                     inputs=gr.inputs.Image(shape=(28,28), image_mode='L', invert_colors=True, source="canvas"), 
-                     outputs="text", 
-                     title="MNIST Digit Recognizer",
-                     description="Draw a digit on the canvas and click 'Submit' to recognize it. Model trained on the MNIST dataset.")
-# 인터페이스 실행
-iface.launch()
+# Gradio 인터페이스 설정 및 앱 실행
+iface = gr.Interface(fn=predict_sentiment, inputs="text", outputs="text", title="Simple Sentiment Analysis")
+iface.launch()