model/llama3.py

import yaml
import argparse
from openai import OpenAI

# TODO 1: 하이퍼파라미터 조정 필요. (실험 테스트 필요)
# TODO 2: 결과가 ()->() 벗어날 경우를 대비해 처리 코드 작성 필요.
# TODO 3: 결과 에서 자모 기준으로 잘못 발음한 부분 추출 코드 작성 필요.
# TODO 4: 다중 입력 처리(batch)	처리 가능하도록. 파일이나 리스트로 여러 user_input/correct_input 받아 일괄 처리
# TODO 5: 생성 결과 평가 지표 필요.	
import yaml
import argparse
from hangul_romanize import Transliter
from hangul_romanize.rule import academic

# TODO 1: 하이퍼파라미터 조정 필요. (실험 테스트 필요)
# TODO 2: 결과가 () -> () 뒷어날 경우를 대비해 처리 코드 작성 필요.
# TODO 3: 결과 에서 자모 기준으로 잠못 발음된 부분 추출 코드 작성 필요.
# TODO 4: 다중 입력 처리(batch)      처리 가능하도록. 파일이나 리스트로 여러 user_input/correct_input 받아 일괄
# TODO 5: 성장 결과 평가 지표 필요.

class LLaMA3:
    def __init__(self, config: str):
        # hangul-romanize 라이브러리 초기화
        self.transliter = Transliter(academic)
        
        # 프롬프트 템플릿 설정 (사용하지 않지만 기존 구조 유지)
        self.prompt_template = config.get("prompt_template", "")
        
        # 모델 설정 (사용하지 않지만 기존 구조 유지)
        self.model = config.get("model", {}).get("id", "")
    
    def add_hyphens(self, korean_text):
        """음절별로 분리해서 하이픈 추가"""
        syllables = list(korean_text)
        romanized_syllables = []
        
        for syllable in syllables:
            romanized = self.transliter.translit(syllable)
            romanized_syllables.append(romanized)
        
        return '-'.join(romanized_syllables)
    
    def generate(self, user_input: str, correct_input: str) -> str:
        # user_input을 로마자로 변환 (괄호 제거)
        user_korean = user_input.strip('()')
        user_romanized = self.add_hyphens(user_korean)
        
        # correct_input을 로마자로 변환 (괄호 제거)
        correct_korean = correct_input.strip('()')
        correct_romanized = self.add_hyphens(correct_korean)
        
        # (user_romanized) -> (correct_romanized) 형식으로 반환
        result = f"({user_romanized})->({correct_romanized})"
        
        return result

# def parse_args() -> argparse.Namespace:
#     parser = argparse.ArgumentParser(description="LLaMA3 pronunciation correction pipeline.")
#     parser.add_argument("--config_path", type=str, default="data/config/llama3.yaml", help="모델 설정 및 프롬프트 정보를 담은 YAML 파일 경로")
#     parser.add_argument("--user_input", type=str, default="박끼", help="잘못 발음된 단어")
#     parser.add_argument("--correct_input", type=str, default="발끼", help="정확한 발음 단어")
#     return parser.parse_args()

# def main():
#     args = parse_args()

#     # 설정 파일 로드
#     with open(args.config_path, "r") as f:
#         config = yaml.safe_load(f)

#     # 모델 로드 및 결과 반환
#     llama3 = LLaMA3(config)
#     output = llama3.generate(args.user_input, args.correct_input)
#     print(output)

# if __name__ == "__main__":
#     main()