Update app.py

app.py

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-import os
 import gradio as gr
 from huggingface_hub import InferenceClient
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForImageTextToText
 
-# ── ① Hugging Face トークンを環境変数にセット（ご自身のトークンを設定してください）
-os.environ["HUGGINGFACE_TOKEN"] = "YOUR_HF_TOKEN"
-
-# ── ② InferenceClient を生成
-client = InferenceClient(api_key=os.environ["HUGGINGFACE_TOKEN"])
-
-# （※ローカル推論は使わない場合、以下のモデルロードは不要です）
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mlabonne/gemma-3-27b-it-abliterated")
-model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("mlabonne/gemma-3-27b-it-abliterated")
+# ★ モデルを gemma-3-27b-it-abliterated に変更
+#    provider="hf-inference" でHugging Face Inference APIを明示的に指定
+client = InferenceClient(
+    model="mlabonne/gemma-3-27b-it-abliterated", 
+    provider="hf-inference"
+)  # :contentReference[oaicite:0]{index=0}
 
 def respond(
     message,
@@ -21,21 +16,18 @@ def respond(
     temperature,
     top_p,
 ):
-    # システムプロンプトを先頭に
+    # system_message→history→最新ユーザー発話 の順に messages を構築
     messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
-    # 過去のやり取りを追加
     for u, a in history:
         if u:
             messages.append({"role": "user", "content": u})
         if a:
             messages.append({"role": "assistant", "content": a})
-    # 最新ユーザー入力
     messages.append({"role": "user", "content": message})
 
+    # chat_completion を呼び出し（stream=True でトークン毎に返す）
     response = ""
-    # ── ③ モデル指定で chat_completion を呼び出し
     for chunk in client.chat_completion(
-        model="mlabonne/gemma-3-27b-it-abliterated",
         messages=messages,
         max_tokens=max_tokens,
         temperature=temperature,
@@ -46,14 +38,20 @@ def respond(
         response += delta
         yield response
 
-# ── ④ Gradio の ChatInterface 定義
+# GradioのチャットUIをそのまま利用
 demo = gr.ChatInterface(
     respond,
     additional_inputs=[
         gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
         gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
         gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p (nucleus sampling)"),
+        gr.Slider(
+            minimum=0.1,
+            maximum=1.0,
+            value=0.95,
+            step=0.05,
+            label="Top-p (nucleus sampling)",
+        ),
     ],
 )