Update app.py

app.py

@@ -2,24 +2,17 @@ import torch
 from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
 import gradio as gr
 
-# 사전 훈련된 GPT 모델과 토크나이저 불러오기
+# Pretrained GPT 모델과 토크나이저 불러오기
 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
 model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
 
-def generate_story(start_text):
-    # 시작 문장을 토크나이징하고 텐서로 변환
-    input_ids = tokenizer.encode(start_text, return_tensors="pt")
-
-    # 모델을 사용하여 다음 문장 생성
+def relay_story(input_text):
+    # AI가 이야기를 이어나갈 문장 생성
+    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
     output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
+    generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
+    
+    return generated_text
 
-    # 생성된 문장 디코딩하여 반환
-    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
-
-# 입력 UI 설정
-input_text = gr.inputs.Textbox(lines=5, label="시작 문장을 입력하세요.", placeholder="예: 한 번 이야기를 시작해볼까요?")
-# 출력 UI 설정
-output_text = gr.outputs.Textbox(label="다음 문장", type="auto")
-
-# Gradio 웹 애플리케이션 정의
-gr.Interface(fn=generate_story, inputs=input_text, outputs=output_text, title="AI 기반 스토리텔링 게임").launch()
+# Gradio 인터페이스 설정
+gr.Interface(fn=relay_story, inputs="text", outputs="text", title="Relay Story AI", description="당신의 이야기를 시작하세요.").launch()