Update app.py

app.py

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 from transformers import pipeline
 import gradio as gr
 
-# 빠른 한국어 GPT-2 모델 로드
+# KoAlpaca 모델 로드 (속도와 품질의 밸런스)
 generator = pipeline(
     "text-generation",
-    model="skt/kogpt2-base-v2",
-    tokenizer="skt/kogpt2-base-v2"
+    model="beomi/KoAlpaca-Polyglot-1.1B",
+    tokenizer="beomi/KoAlpaca-Polyglot-1.1B",
+    device_map="auto"
 )
 
 def answer_question(prompt):
     system_prompt = (
-        "너는 한국 입시정보를 알려주는 AI야. "
-        "질문에 맞게 간단명료하게 설명해줘.\n\n"
+        "너는 한국 대학 입시 정보를 알려주는 AI야. "
+        "수능, 학생부종합, 논술, 정시 등 전형을 이해하기 쉽게 설명해줘.\n\n"
     )
     response = generator(
         system_prompt + prompt,
-        max_new_tokens=150,
+        max_new_tokens=250,
         temperature=0.7,
         top_p=0.9,
         do_sample=True
@@ -27,11 +28,11 @@ app = gr.Interface(
     inputs=gr.Textbox(
         lines=2,
         label="입시 질문 입력",
-        placeholder="예: 수능 일정 / 한국공학대 논술전형 / 가천대 모집인원"
+        placeholder="예: 가천대 논술전형 / 2025 수능 일정 / 한국공학대 전형요약"
     ),
     outputs=gr.Textbox(label="AI 답변"),
-    title="입시정보 AI (빠른 버전)",
-    description="CPU에서도 빠르게 작동하는 입시전문 챗봇입니다."
+    title="입시 전문 AI (KoAlpaca 1.1B)",
+    description="빠르고 똑똑한 입시정보 챗봇입니다. 실제 전형정보에 근거한 설명을 제공합니다."
 )
 
 if __name__ == "__main__":