Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,335 @@
+import gradio as gr
+from huggingface_hub import InferenceClient, HfApi
+import os
+import requests
+from typing import List, Dict, Union, Tuple
+import traceback
+from PIL import Image
+from io import BytesIO
+import asyncio
+from gradio_client import Client
+import time
+import threading
+import json
+
+HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
+hf_client = InferenceClient("CohereForAI/c4ai-command-r-plus-08-2024", token=HF_TOKEN)
+hf_api = HfApi(token=HF_TOKEN)
+
+def get_headers():
+    if not HF_TOKEN:
+        raise ValueError("Hugging Face token not found in environment variables")
+    return {"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"}
+
+def get_file_content(space_id: str, file_path: str) -> str:
+    file_url = f"https://huggingface.co/spaces/{space_id}/raw/main/{file_path}"
+    try:
+        response = requests.get(file_url, headers=get_headers())
+        if response.status_code == 200:
+            return response.text
+        else:
+            return f"File not found or inaccessible: {file_path}"
+    except requests.RequestException:
+        return f"Error fetching content for file: {file_path}"
+
+def get_space_structure(space_id: str) -> Dict:
+    try:
+        files = hf_api.list_repo_files(repo_id=space_id, repo_type="space")
+        
+        tree = {"type": "directory", "path": "", "name": space_id, "children": []}
+        for file in files:
+            path_parts = file.split('/')
+            current = tree
+            for i, part in enumerate(path_parts):
+                if i == len(path_parts) - 1:  # 파일
+                    current["children"].append({"type": "file", "path": file, "name": part})
+                else:  # 디렉토리
+                    found = False
+                    for child in current["children"]:
+                        if child["type"] == "directory" and child["name"] == part:
+                            current = child
+                            found = True
+                            break
+                    if not found:
+                        new_dir = {"type": "directory", "path": '/'.join(path_parts[:i+1]), "name": part, "children": []}
+                        current["children"].append(new_dir)
+                        current = new_dir
+        
+        return tree
+    except Exception as e:
+        print(f"Error in get_space_structure: {str(e)}")
+        return {"error": f"API request error: {str(e)}"}
+
+def format_tree_structure(tree_data: Dict, indent: str = "") -> str:
+    formatted = f"{indent}{'📁' if tree_data['type'] == 'directory' else '📄'} {tree_data['name']}\n"
+    if tree_data["type"] == "directory":
+        for child in sorted(tree_data.get("children", []), key=lambda x: (x["type"] != "directory", x["name"])):
+            formatted += format_tree_structure(child, indent + "  ")
+    return formatted
+
+def summarize_code(app_content: str) -> str:
+    system_message = "당신은 Python 코드를 분석하고 요약하는 AI 조수입니다. 주어진 코드를 3줄 이내로 간결하게 요약해주세요."
+    user_message = f"다음 Python 코드를 3줄 이내로 요약해주세요:\n\n{app_content}"
+    
+    messages = [
+        {"role": "system", "content": system_message},
+        {"role": "user", "content": user_message}
+    ]
+    
+    try:
+        response = hf_client.chat_completion(messages, max_tokens=200, temperature=0.7)
+        return response.choices[0].message.content
+    except Exception as e:
+        return f"요약 생성 중 오류 발생: {str(e)}"
+
+def analyze_code(app_content: str) -> str:
+    system_message = """당신은 Python 코드를 분석하는 AI 조수입니다. 주어진 코드를 분석하여 다음 항목에 대해 설명해주세요:
+    A. 배경 및 필요성
+    B. 기능적 효용성 및 가치
+    C. 특장점
+    D. 적용 대상 및 타겟
+    E. 기대효과
+    기존 및 유사 프로젝트와 비교하여 분석해주세요. Markdown 형식으로 출력하세요."""
+    user_message = f"다음 Python 코드를 분석해주세요:\n\n{app_content}"
+    
+    messages = [
+        {"role": "system", "content": system_message},
+        {"role": "user", "content": user_message}
+    ]
+    
+    try:
+        response = hf_client.chat_completion(messages, max_tokens=1000, temperature=0.7)
+        return response.choices[0].message.content
+    except Exception as e:
+        return f"분석 생성 중 오류 발생: {str(e)}"
+
+def explain_usage(app_content: str) -> str:
+    system_message = "당신은 Python 코드를 분석하여 사용법을 설명하는 AI 조수입니다. 주어진 코드를 바탕으로 마치 화면을 보는 것처럼 사용법을 상세히 설명해주세요. Markdown 형식으로 출력하세요."
+    user_message = f"다음 Python 코드의 사용법을 설명해주세요:\n\n{app_content}"
+    
+    messages = [
+        {"role": "system", "content": system_message},
+        {"role": "user", "content": user_message}
+    ]
+    
+    try:
+        response = hf_client.chat_completion(messages, max_tokens=800, temperature=0.7)
+        return response.choices[0].message.content
+    except Exception as e:
+        return f"사용법 설명 생성 중 오류 발생: {str(e)}"
+
+def analyze_space(url: str, progress=gr.Progress()):
+    try:
+        space_id = url.split('spaces/')[-1]
+        
+        progress(0.1, desc="파일 구조 분석 중...")
+        tree_structure = get_space_structure(space_id)
+        tree_view = format_tree_structure(tree_structure)
+        
+        progress(0.3, desc="app.py 내용 가져오는 중...")
+        app_content = get_file_content(space_id, "app.py")
+        
+        progress(0.4, desc="코드 요약 중...")
+        summary = summarize_code(app_content)
+        
+        progress(0.6, desc="코드 분석 중...")
+        analysis = analyze_code(app_content)
+        
+        progress(0.8, desc="사용법 설명 생성 중...")
+        usage = explain_usage(app_content)
+        
+        progress(1.0, desc="완료")
+        return summary, analysis, usage, app_content, tree_view, tree_structure, space_id
+    except Exception as e:
+        print(f"Error in analyze_space: {str(e)}")
+        print(traceback.format_exc())
+        return f"오류가 발생했습니다: {str(e)}", "", "", "", "", None, ""
+
+def respond(
+    message: str,
+    history: List[Tuple[str, str]],
+    system_message: str = "",
+    max_tokens: int = 4000,
+    temperature: float = 0.7,
+    top_p: float = 0.9,
+):
+    system_prefix = """반드시 한글로 답변할것. 너는 주어진 소스코드를 기반으로 "서비스 사용 설명 및 안내, qna를 하는 역할이다". 아주 친절하고 자세하게 4000토큰 이상 작성하라. 너는 코드를 기반으로 사용 설명 및 질의 응답을 진행하며, 이용자에게 도움을 주어야 한다. 이용자가 궁금해 할 만 한 내용에 친절하게 알려주도록 하라. 코드 전체 내용에 대해서는 보안을 유지하고, 키 값 및 엔드포인트와 구체적인 모델은 공개하지 마라."""
+
+    messages = [{"role": "system", "content": f"{system_prefix} {system_message}"}]
+    for user, assistant in history:
+        messages.append({"role": "user", "content": user})
+        messages.append({"role": "assistant", "content": assistant})
+    messages.append({"role": "user", "content": message})
+
+    response = ""
+    for message in hf_client.chat_completion(
+        messages,
+        max_tokens=max_tokens,
+        stream=True,
+        temperature=temperature,
+        top_p=top_p,
+    ):
+        token = message.choices[0].delta.get('content', None)
+        if token:
+            response += token.strip("")
+            yield response
+
+def create_ui():
+    try:
+        css = """
+        footer {visibility: hidden;}
+        .output-group {
+            border: 1px solid #ddd;
+            border-radius: 5px;
+            padding: 10px;
+            margin-bottom: 20px;
+        }
+        .scroll-lock {
+            overflow-y: auto !important;
+            max-height: calc((100vh - 200px) / 5) !important;
+        }
+        .full-height {
+            height: calc(100vh - 200px) !important;
+            overflow-y: auto !important;
+        }
+        """
+
+        js = """
+        function openFile(path, spaceId) {
+            const filePathInput = document.querySelector('input[data-testid="file_path_input"]');
+            const spaceIdInput = document.querySelector('input[data-testid="space_id_input"]');
+            if (filePathInput && spaceIdInput) {
+                filePathInput.value = path;
+                spaceIdInput.value = spaceId;
+                filePathInput.dispatchEvent(new Event('change'));
+            }
+        }
+        """
+
+        with gr.Blocks(css=css, theme="Nymbo/Nymbo_Theme") as demo:
+            gr.Markdown("# HuggingFace Space Analyzer")
+            
+            with gr.Tabs() as tabs:
+                with gr.TabItem("분석"):
+                    with gr.Row():
+                        with gr.Column(scale=6):  # 왼쪽 60%
+                            url_input = gr.Textbox(label="HuggingFace Space URL")
+                            analyze_button = gr.Button("분석")
+                            
+                            with gr.Group(elem_classes="output-group scroll-lock"):
+                                summary_output = gr.Markdown(label="요약 (3줄 이내)")
+                            
+                            with gr.Group(elem_classes="output-group scroll-lock"):
+                                analysis_output = gr.Markdown(label="분석")
+                            
+                            with gr.Group(elem_classes="output-group scroll-lock"):
+                                usage_output = gr.Markdown(label="사용법")
+                            
+                            with gr.Group(elem_classes="output-group scroll-lock"):
+                                tree_view_output = gr.Textbox(label="파일 구조 (Tree View)", lines=20)
+                            
+                            with gr.Group(elem_classes="output-group scroll-lock"):
+                                file_buttons = gr.HTML(label="파일 리스트")
+                        
+                        with gr.Column(scale=4):  # 오른쪽 40%
+                            with gr.Group(elem_classes="output-group full-height"):
+                                code_tabs = gr.Tabs()
+                                with code_tabs:
+                                    app_py_tab = gr.TabItem("app.py")
+                                    with app_py_tab:
+                                        app_py_content = gr.Code(language="python", label="app.py", lines=30)
+
+                with gr.TabItem("AI 코딩"):
+                    chatbot = gr.Chatbot()
+                    msg = gr.Textbox(label="메시지")
+                    with gr.Row():
+                        system_message = gr.Textbox(label="System Message", value="")
+                        max_tokens = gr.Slider(minimum=1, maximum=8000, value=4000, label="Max Tokens")
+                        temperature = gr.Slider(minimum=0, maximum=1, value=0.7, label="Temperature")
+                        top_p = gr.Slider(minimum=0, maximum=1, value=0.9, label="Top P")
+                    
+                    examples = [
+                        ["상세한 사용 방법을 마치 화면을 보면서 설명하듯이 4000 토큰 이상 자세히 설명하라"],
+                        ["FAQ 20건을 상세하게 작성하라. 4000토큰 이상 사용하라."],
+                        ["사용 방법과 차별점, 특징, 강점을 중심으로 4000 토큰 이상 유튜브 영상 스크립트 형태로 작성하라"],
+                        ["본 서비스를 SEO 최적화하여 블로그 포스트(배경 및 필요성, 기존 유사 서비스와 비교하여 특장점, 활용처, 가치, 기대효과, 결론을 포함)로 4000 토큰 이상 작성하라"],
+                        ["특허 출원에 활용할 기술 및 비즈니스모델 측면을 포함하여 특허 출원서 구성에 맞게 혁신적인 창의 발명 내용을 중심으로 4000토큰 이상 작성하라."],
+                        ["계속 이어서 답변하라"],
+                    ]
+
+                    gr.Examples(examples, inputs=msg)
+
+                    def respond_wrapper(message, chat_history, system_message, max_tokens, temperature, top_p):
+                        bot_message = respond(message, chat_history, system_message, max_tokens, temperature, top_p)
+                        chat_history.append((message, bot_message))
+                        return "", chat_history
+
+                    msg.submit(respond_wrapper, [msg, chatbot, system_message, max_tokens, temperature, top_p], [msg, chatbot])
+
+            space_id_state = gr.State()
+            tree_structure_state = gr.State()
+
+            def update_file_buttons(tree_structure, space_id):
+                if tree_structure is None:
+                    return ""
+                
+                def get_files(node):
+                    files = []
+                    if node["type"] == "file":
+                        files.append(node)
+                    elif node["type"] == "directory":
+                        for child in node.get("children", []):
+                            files.extend(get_files(child))
+                    return files
+
+                files = get_files(tree_structure)
+                buttons_html = "<div style='display: flex; flex-direction: column;'>"
+                for file in files:
+                    buttons_html += f"<button onclick=\"openFile('{file['path']}', '{space_id}')\" style='margin: 5px 0; padding: 5px;'>{file['path']}</button>"
+                buttons_html += "</div>"
+                return buttons_html
+
+            def open_file(file_path: str, space_id: str):
+                content = get_file_content(space_id, file_path)
+                return gr.Tabs.update(selected=file_path), gr.Code(value=content, language="python", label=file_path, lines=30)
+
+            analyze_button.click(
+                analyze_space,
+                inputs=[url_input],
+                outputs=[summary_output, analysis_output, usage_output, app_py_content, tree_view_output, tree_structure_state, space_id_state]
+            ).then(
+                update_file_buttons,
+                inputs=[tree_structure_state, space_id_state],
+                outputs=[file_buttons]
+            )
+
+            file_path_input = gr.Textbox(visible=False)
+            space_id_input = gr.Textbox(visible=False)
+
+            def handle_file_open(file_path, space_id):
+                return file_path, space_id
+
+            file_path_input.change(
+                open_file,
+                inputs=[file_path_input, space_id_input],
+                outputs=[code_tabs, code_tabs]
+            )
+
+            # JavaScript 코드를 HTML에 직접 삽입
+            gr.HTML(f"<script>{js}</script>")
+
+        return demo
+
+    except Exception as e:
+        print(f"Error in create_ui: {str(e)}")
+        print(traceback.format_exc())
+        raise
+
+if __name__ == "__main__":
+    try:
+        demo = create_ui()
+        demo.queue()
+        demo.launch()
+    except Exception as e:
+        print(f"Error in main: {str(e)}")
+        print(traceback.format_exc())