app.py

from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModelForSequenceClassification
import streamlit as st
import os
import tensorflow as tf
from absl import logging

# Hugging Face 모델 설정
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("snunlp/KR-FinBert-SC")
model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("snunlp/KR-FinBert-SC")

# 환경 변수 설정
os.environ['TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS'] = '0'  # oneDNN 최적화 비활성화

# 로그 초기화
logging.set_verbosity(logging.INFO)
logging.use_absl_handler()

# TensorFlow 정보 출력
print("TensorFlow 버전:", tf.__version__)
print("사용 가능한 장치:", tf.config.list_physical_devices())

# Streamlit 앱 인터페이스
st.title("Hello, Streamlit!")
st.write("This is a sample Streamlit app.")

# 입력 필드 추가
input_text = st.text_input("Enter some text:")
if st.button("Analyze"):
    try:
        inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="tf")  # TensorFlow의 경우 'tf'를 명시
        outputs = model(**inputs)
        st.write("Model Output:", outputs.logits.numpy().tolist())
    except Exception as e:
        st.error(f"Error during model inference: {e}")