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 import gradio as gr
-from huggingface_hub import InferenceClient
+import requests
+import json
+import os
+from typing import List, Tuple
 
-"""
-For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
-"""
-client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
+class JapaneseLLMChat:
+    def __init__(self):
+        # 利用可能な日本語LLMモデル
+        self.models = {
+            "cyberagent/open-calm-7b": "CyberAgent Open CALM 7B",
+            "rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft": "Rinna GPT-NeoX 3.6B",
+            "matsuo-lab/weblab-10b-instruction-sft": "Matsuo Lab WebLab 10B",
+            "stabilityai/japanese-stablelm-instruct-alpha-7b": "Japanese StableLM 7B"
+        }
+        
+        # デフォルトモデル
+        self.current_model = "cyberagent/open-calm-7b"
+        
+        # HuggingFace API設定
+        self.api_url = "https://api-inference.huggingface.co/models/"
+        self.headers = {}
+        
+    def set_api_key(self, api_key: str):
+        """APIキーを設定"""
+        if api_key.strip():
+            self.headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
+            return "✅ APIキーが設定されました"
+        else:
+            return "❌ 有効なAPIキーを入力してください"
+    
+    def set_model(self, model_name: str):
+        """使用するモデルを変更"""
+        self.current_model = model_name
+        return f"モデルを {self.models[model_name]} に変更しました"
+    
+    def query_model(self, prompt: str, max_length: int = 200, temperature: float = 0.7) -> str:
+        """HuggingFace Inference APIにクエリを送信"""
+        if not self.headers:
+            return "❌ APIキーが設定されていません"
+        
+        url = self.api_url + self.current_model
+        
+        payload = {
+            "inputs": prompt,
+            "parameters": {
+                "max_length": max_length,
+                "temperature": temperature,
+                "do_sample": True,
+                "top_p": 0.95,
+                "return_full_text": False
+            }
+        }
+        
+        try:
+            response = requests.post(url, headers=self.headers, json=payload, timeout=30)
+            
+            if response.status_code == 200:
+                result = response.json()
+                if isinstance(result, list) and len(result) > 0:
+                    generated_text = result[0].get("generated_text", "")
+                    return generated_text.strip()
+                else:
+                    return "❌ 予期しないレスポンス形式です"
+            elif response.status_code == 503:
+                return "⏳ モデルが読み込み中です。しばらく待ってから再試行してください。"
+            elif response.status_code == 401:
+                return "❌ APIキーが無効です"
+            else:
+                return f"❌ エラーが発生しました (ステータス: {response.status_code})"
+                
+        except requests.exceptions.Timeout:
+            return "⏳ リクエストがタイムアウトしました。再試行してください。"
+        except requests.exceptions.RequestException as e:
+            return f"❌ 接続エラー: {str(e)}"
+    
+    def chat_response(self, message: str, history: List[Tuple[str, str]], 
+                     max_length: int, temperature: float) -> Tuple[str, List[Tuple[str, str]]]:
+        """チャット応答を生成"""
+        if not message.strip():
+            return "", history
+        
+        # 対話履歴を考慮したプロンプト作成
+        conversation_context = ""
+        for user_msg, bot_msg in history[-3:]:  # 直近3回の会話を含める
+            conversation_context += f"ユーザー: {user_msg}\nアシスタント: {bot_msg}\n"
+        
+        # プロンプトの構築
+        if self.current_model == "rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft":
+            prompt = f"{conversation_context}ユーザー: {message}\nアシスタント:"
+        elif "instruct" in self.current_model.lower():
+            prompt = f"以下は、タスクを説明する指示と、文脈のある入力の組み合わせです。要求を適切に満たす応答を書いてください。\n\n### 指示:\n日本語で自然な会話を行ってください。\n\n### 入力:\n{conversation_context}ユーザー: {message}\n\n### 応答:\n"
+        else:
+            prompt = f"{conversation_context}ユーザー: {message}\nアシスタント:"
+        
+        # モデルから応答を取得
+        response = self.query_model(prompt, max_length, temperature)
+        
+        # 履歴に追加
+        history.append((message, response))
+        
+        return "", history
 
+# チャットインスタンスを作成
+chat_bot = JapaneseLLMChat()
 
-def respond(
-    message,
-    history: list[tuple[str, str]],
-    system_message,
-    max_tokens,
-    temperature,
-    top_p,
-):
-    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
-
-    for val in history:
-        if val[0]:
-            messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
-        if val[1]:
-            messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
-
-    messages.append({"role": "user", "content": message})
-
-    response = ""
-
-    for message in client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        token = message.choices[0].delta.content
-
-        response += token
-        yield response
-
-
-"""
-For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
-"""
-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)",
-        ),
-    ],
-)
-
+# Gradio インターフェースの構築
+def create_interface():
+    with gr.Blocks(
+        title="日本語LLMチャット",
+        theme=gr.themes.Soft(),
+        css="""
+        .gradio-container {
+            max-width: 1000px !important;
+        }
+        """
+    ) as demo:
+        
+        gr.Markdown(
+            """
+            # 🤖 日本語LLMチャット
+            HuggingFace Inference APIを使用した日本語対話システム
+            """
+        )
+        
+        with gr.Row():
+            with gr.Column(scale=2):
+                # APIキー設定
+                with gr.Group():
+                    gr.Markdown("### 🔑 設定")
+                    api_key_input = gr.Textbox(
+                        label="HuggingFace API Token",
+                        placeholder="hf_xxxxxxxxxxxxxxxxx",
+                        type="password"
+                    )
+                    api_key_btn = gr.Button("APIキーを設定", variant="primary")
+                    api_key_status = gr.Textbox(label="ステータス", interactive=False)
+                
+                # モデル選択
+                with gr.Group():
+                    gr.Markdown("### 🧠 モデル選択")
+                    model_dropdown = gr.Dropdown(
+                        choices=[(v, k) for k, v in chat_bot.models.items()],
+                        value="cyberagent/open-calm-7b",
+                        label="使用するモデル"
+                    )
+                    model_status = gr.Textbox(label="現在のモデル", interactive=False, 
+                                            value=chat_bot.models[chat_bot.current_model])
+                
+                # パラメータ設定
+                with gr.Group():
+                    gr.Markdown("### ⚙️ 生成パラメータ")
+                    max_length_slider = gr.Slider(
+                        minimum=50, maximum=500, value=200,
+                        label="最大生成長"
+                    )
+                    temperature_slider = gr.Slider(
+                        minimum=0.1, maximum=2.0, value=0.7,
+                        label="Temperature（創造性）"
+                    )
+            
+            with gr.Column(scale=3):
+                # チャットインターフェース
+                chatbot = gr.Chatbot(
+                    height=500,
+                    label="会話",
+                    show_label=True,
+                    avatar_images=["👤", "🤖"]
+                )
+                
+                msg = gr.Textbox(
+                    label="メッセージ",
+                    placeholder="メッセージを入力してください...",
+                    lines=2
+                )
+                
+                with gr.Row():
+                    send_btn = gr.Button("送信", variant="primary")
+                    clear_btn = gr.Button("会話をクリア", variant="secondary")
+        
+        # 使用方法の説明
+        with gr.Accordion("📖 使用方法", open=False):
+            gr.Markdown(
+                """
+                1. **APIキーの設定**: HuggingFace（https://huggingface.co/settings/tokens）からAccess Tokenを取得し、上記フィールドに入力してください
+                2. **モデル選択**: 使用したい日本語LLMを選択してください
+                3. **パラメータ調整**: 必要に応じて生成パラメータを調整してください
+                4. **チャット開始**: メッセージを入力して「送信」ボタンをクリックしてください
+                
+                **注意**: 
+                - 初回使用���はモデルの読み込みに時間がかかる場合があります
+                - 大きなモデル（7B以上）の使用には有料アカウントが必要な場合があります
+                """
+            )
+        
+        # イベントハンドラーの設定
+        api_key_btn.click(
+            chat_bot.set_api_key,
+            inputs=[api_key_input],
+            outputs=[api_key_status]
+        )
+        
+        model_dropdown.change(
+            chat_bot.set_model,
+            inputs=[model_dropdown],
+            outputs=[model_status]
+        )
+        
+        send_btn.click(
+            chat_bot.chat_response,
+            inputs=[msg, chatbot, max_length_slider, temperature_slider],
+            outputs=[msg, chatbot]
+        )
+        
+        msg.submit(
+            chat_bot.chat_response,
+            inputs=[msg, chatbot, max_length_slider, temperature_slider],
+            outputs=[msg, chatbot]
+        )
+        
+        clear_btn.click(
+            lambda: ([], ""),
+            outputs=[chatbot, msg]
+        )
+    
+    return demo
 
+# アプリケーションの起動
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo = create_interface()
+    demo.launch(
+        share=True,
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7860
+    )