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 from transformers import pipeline
 import gradio as gr
 
-# 한국어 인스트럭션 모델 로드
+# 빠른 한국어 GPT-2 모델 로드
 generator = pipeline(
     "text-generation",
-    model="lemon-mint/gemma-ko-2b-instruct-v0.51",
-    tokenizer="lemon-mint/gemma-ko-2b-instruct-v0.51",
-    device_map="auto"
+    model="skt/kogpt2-base-v2",
+    tokenizer="skt/kogpt2-base-v2"
 )
 
-# 입시 정보 응답 함수
 def answer_question(prompt):
     system_prompt = (
-        "너는 한국 대학 입시 전문가 AI야. "
-        "수능, 학생부 종합전형, 논술, 정시 등 모든 전형을 쉽게 설명해줘. "
-        "가능하면 학교명, 전형명, 지원조건 등을 구체적으로 알려줘.\n\n"
+        "너는 한국 입시정보를 알려주는 AI야. "
+        "질문에 맞게 간단명료하게 설명해줘.\n\n"
     )
-    result = generator(
+    response = generator(
         system_prompt + prompt,
-        max_new_tokens=300,
+        max_new_tokens=150,
         temperature=0.7,
         top_p=0.9,
         do_sample=True
     )
-    return result[0]["generated_text"].replace(system_prompt, "").strip()
+    return response[0]["generated_text"].replace(system_prompt, "").strip()
 
-# Gradio 인터페이스 설정
 app = gr.Interface(
     fn=answer_question,
     inputs=gr.Textbox(
         lines=2,
-        label="입시 관련 질문 입력",
-        placeholder="예: 2025 수능 일정 알려줘 / 가천대 학생부 종합전형 설명"
+        label="입시 질문 입력",
+        placeholder="예: 수능 일정 / 한국공학대 논술전형 / 가천대 모집인원"
     ),
     outputs=gr.Textbox(label="AI 답변"),
-    title="입시 전문 AI 챗봇",
-    description="한국 대학 입시 정보를 알려주는 챗봇입니다. 수시, 정시, 논술 등 모든 전형을 쉽게 설명해줍니다."
+    title="입시정보 AI (빠른 버전)",
+    description="CPU에서도 빠르게 작동하는 입시전문 챗봇입니다."
 )
 
 if __name__ == "__main__":