Update app.py

app.py

@@ -11,15 +11,12 @@ with open('tokenizer.pickle', 'rb') as handle:
 # 텍스트 생성 모델 불러오기
 model = tf.keras.models.load_model("text_generation_model")
 
-# 사용자 입력 받기
-user_input = input("텍스트 생성을 시작할 단어를 입력하세요: ")
-
 # 텍스트 생성 함수 정의
-def generate_text(seed_text, next_words, max_sequence_len):
+def generate_text(seed_text, next_words=50, max_sequence_len=25):
     for _ in range(next_words):
         token_list = tokenizer.texts_to_sequences([seed_text])[0]
         token_list = pad_sequences([token_list], maxlen=max_sequence_len-1, padding='pre')
-        predicted = model.predict_classes(token_list, verbose=0)
+        predicted = np.argmax(model.predict(token_list), axis=-1)
         
         output_word = ""
         for word, index in tokenizer.word_index.items():
@@ -29,6 +26,13 @@ def generate_text(seed_text, next_words, max_sequence_len):
         seed_text += " " + output_word
     return seed_text
 
-# 텍스트 생성
-generated_text = generate_text(user_input, next_words=50, max_sequence_len=25)
-print(generated_text)
+# Gradio 인터페이스 정의
+iface = gr.Interface(
+    fn=generate_text,
+    inputs=[gr.Textbox(label="시작할 단어를 입력하세요", placeholder="여기에 입력하세요..."), gr.Slider(label="생성할 단어 수", min_value=1, max_value=100, default=50), gr.Slider(label="최대 시퀀스 길이", min_value=1, max_value=100, default=25)],
+    outputs=gr.Textbox(label="생성된 텍스트"),
+    title="텍스트 생성기",
+    description="사용자가 입력한 텍스트를 기반으로 추가 텍스트를 생성합니다."
+)
+
+iface.launch()