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+# ==========================================
+# Hugging Face 모델 사용 - 감정 분석 Gradio
+# ==========================================
+
+import gradio as gr
+import torch
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
+from peft import PeftModel
+
+# 모델 로드
+print("모델 로드 중...")
+
+BASE_MODEL = "klue/bert-base"
+LORA_MODEL = "Jiyoung1218/nsmc-sentiment-lora" # 여러분의 Model
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(LORA_MODEL)
+base_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
+    BASE_MODEL,
+    num_labels=2
+)
+model = PeftModel.from_pretrained(base_model, LORA_MODEL)
+model.eval()
+
+device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+model.to(device)
+
+print(f"완료! (Device: {device})")
+
+# 감정 분석 함수
+def analyze_sentiment(text):
+    if not text.strip():
+        return "텍스트를 입력해주세요", {}
+    
+    # 토크나이징
+    inputs = tokenizer(
+        text,
+        return_tensors="pt",
+        truncation=True,
+        max_length=128,
+        padding=True
+    ).to(device)
+    
+    # 예측
+    with torch.no_grad():
+        outputs = model(**inputs)
+        probs = torch.softmax(outputs.logits, dim=-1)[0]
+    
+    # 결과
+    pred = torch.argmax(probs).item()
+    label = "😊 긍정" if pred == 1 else "😞 부정"
+    confidence = probs[pred].item()
+    
+    result = f"**{label}** (확신도: {confidence*100:.1f}%)"
+    
+    prob_dict = {
+        "😞 부정": float(probs[0]),
+        "😊 긍정": float(probs[1])
+    }
+    
+    return result, prob_dict
+
+# Gradio UI
+demo = gr.Interface(
+    fn=analyze_sentiment,
+    inputs=gr.Textbox(
+        label="영화 리뷰",
+        placeholder="영화에 대한 리뷰를 입력하세요...",
+        lines=3
+    ),
+    outputs=[
+        gr.Markdown(label="분석 결과"),
+        gr.Label(label="감정 확률", num_top_classes=2)
+    ],
+    title="영화 리뷰 감정 분석",
+    description="LoRA로 파인튜닝된 NSMC 감정 분석 모델입니다.",
+    examples=[
+        ["정말 재미있는 영화였어요! 강력 추천합니다."],
+        ["시간 낭비였습니다. 별로였어요."],
+        ["배우들의 연기가 훌륭했습니다."],
+        ["스토리가 지루하고 재미없었어요."],
+    ],
+    theme="soft",
+    allow_flagging="never"
+)
+
+# 실행
+demo.launch(share=True, debug=True)

requirements.txt

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+transformers
+peft
+torch