import gradio as gr
import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

labels = [
    "여성/가족",
    "남성",
    "성소수자",
    "인종/국적",
    "연령",
    "지역",
    "종교",
    "기타 혐오",
    "악플/욕설",
    "clean",
]

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("smilegate-ai/kor_unsmile")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("smilegate-ai/kor_unsmile")

def checkHateSpeech(text);
  # 모델의 gradient 계산을 비활성화하여 메모리 사용량을 줄이고 속도를 높입니다.
    with torch.no_grad():

      # 입력 텍스트를 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환합니다.
      inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") 

        # 변환된 입력을 모델에 넣어 결과를 얻습니다.
        outputs = model(**inputs)
        
        # 모델의 출력에서 "logits" 값을 가져옵니다. 이 값은 각 레이블에 대한 원시 예측 값입니다.
        logits = outputs["logits"]
        
        # 원시 예측 값을 확률로 변환합니다. Sigmoid 함수를 사용하여 0과 1 사이의 값으로 만듭니다.
        probs = torch.sigmoid(logits)
        
        # 확률 값을 레이블과 매핑하여 딕셔너리 형태로 반환합니다.
        probs_by_labels = {labels[i]: float(probs[0][i]) for i in range(len(labels))}
        
        return probs_by_labels

       checkHateSpeech("뭐 어쩌라구 시발") 

  File "<tokenize>", line 42
    checkHateSpeech("뭐 어쩌라구 시발")
    ^
IndentationError: unindent does not match any outer indentation level

중간에서 시도를 해 보아도 
답은  애러 이네요,

실습은 전혀 하지 못하고 계속 듣기만 하니 
숙제를 이행 못하고 있네요

답답하고 진행을 못하고 이해는 전혀 못하고 있네요