Mingu Kim
83 lines
2.3 KiB
Python
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Python
from dotenv import load_dotenv
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import os
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from ibm_watsonx_ai import APIClient
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from ibm_watsonx_ai import Credentials
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from ibm_watsonx_ai.foundation_models import ModelInference
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import gradio as gr
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import logging
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# .env 내용 가져오기
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load_dotenv()
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apikey = os.getenv("WATSONX_API_KEY")
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project_id = os.getenv("WATSONX_PROJECT_ID")
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watsonx_ai_url = os.getenv("WATSONX_URL")
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credentials = Credentials(
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url = f"{watsonx_ai_url}",
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api_key = f"{apikey}",
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)
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client = APIClient(credentials)
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model = ModelInference(
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model_id="ibm/granite-4-h-small",
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api_client=client,
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project_id=f"{project_id}",
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params = {
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"max_tokens": 1000
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}
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)
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def recommend(local, money, style, day):
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system_prompt = """
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너는 여행 스캐줄러 AI
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한글로 답변해주고
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여행사의 여행 스케쥴 처럼 짜줘
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"""
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user_prompt=f"""
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다음 내용을 참고해서 계획 짜줘
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- 지역 : {local}
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- 비용 :{money}
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- 여행 스타일 : {style}
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- 기간 :{day}
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"""
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messages = [
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# 시스템 프롬프트
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{"role" : "system", "content" : system_prompt},
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{"role" : "user", "content" : user_prompt},
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]
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# generated_response = model.chat(messages=messages)
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# return generated_response['choices'][0]['message']['content']
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# chat_stream()
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generated_response = model.chat_stream(messages=messages)
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full_response = ""
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for chunk in generated_response:
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if chunk['choices'] :
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full_response += chunk["choices"][0]["delta"].get("content", "")
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yield full_response
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demo = gr.Interface(
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fn=recommend,
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inputs=[
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gr.Text(label = "여행 지역"),
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gr.Slider(10, 300, label="예산(만원)"),
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gr.Dropdown(["모험", "휴양", "문화", "음식", "액티비티"], label="여행 스타일"),
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gr.Radio(["1day", "2~3day", "4~7day", "1week~"], label="traval range"),
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],
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outputs=[gr.Textbox(lines=5)],
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title="AI 여행 플래너",
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description="여행지역, 예산, 여행스타일, 여행 기간 등을 입력하면 AI가 맞춤형 여행일정을 추천해 드립니다."
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)
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demo.launch() |