Update app.py

app.py

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 import time
 import gradio as gr
 import random
+import os
 import threading
 import pandas as pd
-from datasets import load_dataset, Dataset
+from datasets import load_dataset
 
-# Huggingface Datasets repository ID (본인의 사용자명과 저장소명을 입력하세요)
-HF_DATASET_REPO = "gaeunseo/Interface1"
+# CSV 파일 경로와 동시 접근을 위한 Lock 선언
+DATA_FILE = "global_data.csv"
 data_lock = threading.Lock()
 
 def initialize_global_data():
     """
-    Huggingface Datasets repository에 global_data가 존재하면 이를 불러와 DataFrame으로 변환하여 반환합니다.
-    만약 존재하지 않으면, gaeunseo/Taskmaster_sample_data 데이터셋을 로드하여 DataFrame으로 변환한 후,
-    필요한 컬럼(used, overlapping, text)이 없으면 추가하고, repository에 업로드한 후 DataFrame을 반환합니다.
+    DATA_FILE이 존재하지 않으면, gaeunseo/Taskmaster_sample_data 데이터셋을 로드하여 DataFrame으로 변환한 후 CSV 파일로 저장합니다.
+    이미 파일이 있으면 파일에서 데이터를 읽어 DataFrame을 반환합니다.
     """
-    try:
-        # repository에 저장된 데이터셋 불러오기
-        ds = load_dataset(HF_DATASET_REPO, split="train")
-        data = ds.to_pandas()
-        return data
-    except Exception as e:
-        # repository에 데이터셋이 없거나 불러오지 못하면 초기 데이터셋으로 생성
+    if not os.path.exists(DATA_FILE):
         ds = load_dataset("gaeunseo/Taskmaster_sample_data", split="train")
         data = ds.to_pandas()
         # 필요한 컬럼이 없으면 추가합니다.
@@ -31,34 +25,34 @@ def initialize_global_data():
             data["overlapping"] = ""
         if "text" not in data.columns:
             data["text"] = ""
-        # Huggingface Datasets repository에 업로드
-        dataset_to_push = Dataset.from_pandas(data)
-        dataset_to_push.push_to_hub(HF_DATASET_REPO, commit_message="Initialize global_data")
+        data.to_csv(DATA_FILE, index=False)
         return data
+    else:
+        with data_lock:
+            df = pd.read_csv(DATA_FILE)
+        return df
 
 def load_global_data():
-    """Huggingface Datasets repository에서 global_data DataFrame을 불러옵니다."""
+    """CSV 파일에서 global_data DataFrame을 읽어옵니다."""
     with data_lock:
-        ds = load_dataset(HF_DATASET_REPO, split="train")
-        df = ds.to_pandas()
+        df = pd.read_csv(DATA_FILE)
     return df
 
 def save_global_data(df):
-    """DataFrame을 Huggingface Datasets repository에 저장합니다."""
+    """DataFrame을 CSV 파일에 저장합니다."""
     with data_lock:
-        dataset_to_push = Dataset.from_pandas(df)
-        dataset_to_push.push_to_hub(HF_DATASET_REPO, commit_message="Update global_data")
+        df.to_csv(DATA_FILE, index=False)
 
-# Huggingface Datasets repository에 저장된 global_data 초기화
+# CSV 파일에 저장된 global_data 초기화
 global_data = initialize_global_data()
 
 def get_random_row_from_dataset():
     """
-    Huggingface Datasets repository에 저장된 global_data에서,
+    CSV 파일에 저장된 global_data에서,
       1. conversation_id별로 그룹화하고,
       2. 각 그룹에서 모든 행의 used 컬럼이 False이며, 그룹 내에 overlapping 컬럼이 "TT"인 행이 존재하는 그룹만 valid로 간주합니다.
     valid한 그룹들 중 랜덤하게 하나의 그룹을 선택한 후,
-      - 해당 그룹의 모든 행의 used 값을 True로 업데이트(즉, 전체 그룹을 할당)하고 repository에 저장합니다.
+      - 해당 그룹의 모든 행의 used 값을 True로 업데이트(즉, 전체 그룹을 할당)하고 CSV 파일에 저장합니다.
       - 선택된 그룹 내에서 overlapping 컬럼이 "TT"인 행(여러 개라면 첫 번째)을 반환합니다.
     """
     global global_data
@@ -307,4 +301,4 @@ with gr.Blocks() as demo:
     start_button.click(fn=stream_human_message, outputs=human_bubble)
     submit_button.click(fn=submit_edit, inputs=edited_text_input, outputs=[human_bubble, ai_bubble])
 
-demo.launch()
+demo.launch()