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app.py

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+import gradio as gr
+import torch
+import time
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+
+# 모델 ID 설정
+model_id = 'kakaocorp/kanana-nano-2.1b-instruct'
+
+# 모델 및 토크나이저 로드 (모델은 한 번만 로드)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_id,
+    torch_dtype=torch.float32,  # CPU 전용
+)
+
+# 텍스트 생성 함수
+def generate_text(prompt):
+    try:
+        start_time = time.time()
+
+        messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
+        input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
+            messages,
+            add_generation_prompt=True,
+            return_tensors="pt"
+        ).to(model.device)
+
+        # 종료 토큰 (일반적으로 "<|endoftext|>" 하나로 충분)
+        eos_token_id = tokenizer.eos_token_id or tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|endoftext|>")
+
+        outputs = model.generate(
+            input_ids,
+            max_new_tokens=512,
+            eos_token_id=eos_token_id,
+            do_sample=True,
+            temperature=0.4,
+            top_p=0.9,
+            top_k=50,  # 안정성 향상
+        )
+
+        result = tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True)
+        elapsed = round(time.time() - start_time, 3)
+        return f"{result}\n\n[응답 시간]: {elapsed}초"
+
+    except Exception as e:
+        return f"[오류 발생]: {str(e)}"
+
+# Gradio UI 정의
+iface = gr.Interface(
+    fn=generate_text,
+    inputs=gr.Textbox(lines=4, placeholder="프롬프트를 입력하세요...", label="입력"),
+    outputs=gr.Textbox(label="모델 응답"),
+    title="kanana-nano-2.1b-instruct 데모",
+    description="카카오브레인의 경량화 LLM: kakaocorp/kanana-nano-2.1b-instruct 기반 텍스트 생성",
+)
+
+# 실행
+iface.launch()