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 import gradio as gr
-from transformers import pipeline
+from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer
 
-# Hugging Face의 Helsinki-NLP Ko->Ru 번역기 사용 
-translator = pipeline("translation_ko_to_ru", model="Helsinki-NLP/opus-mt-ko-ru")
+# 모델과 토크나이저 로드
+model_name = "Helsinki-NLP/opus-mt-ko-it"
+tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name)
 
-def chat_translate(user_input):
-    if not user_input.strip():
-        return "입력을 해주세요!"
-    
-    # 번역
-    result = translator(user_input)
-    translated_text = result[0]['translation_text']
-    
-    return translated_text
+# 번역 함수
+def translate_korean_to_italian(text):
+    if not text.strip():
+        return "⚠️ 번역할 문장을 입력하세요."
+    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True)
+    translated = model.generate(**inputs)
+    result = tokenizer.decode(translated[0], skip_special_tokens=True)
+    return result
 
-# 간단한 Gradio 챗 인터페이스
-iface = gr.ChatInterface(
-    fn=chat_translate, 
-    chatbot_name="한국어->러시아어 번역 챗봇",
-    title="한국어 입력시 러시아어 번역 챗봇",
-    description="한국어로 질문하면 러시아어로 번역해드립니다."
+# Gradio 인터페이스 구성
+interface = gr.Interface(
+    fn=translate_korean_to_italian,
+    inputs=gr.Textbox(lines=2, label="한국어 입력"),
+    outputs=gr.Textbox(label="이탈리아어 번역"),
+    title="한국어 → 이탈리아어 번역기",
+    description="한국어 문장을 입력하면 이탈리아어로 번역합니다. 모델: Helsinki-NLP/opus-mt-ko-it"
 )
 
 if __name__ == "__main__":
-    iface.launch()
+    interface.launch()