클로드에 구체적인 AI Studio 코드가 있다면, 그에 맞춘 더 상세한 Flask 구현 가이드를 제공받을 수 있습니다. 그럼 AI를 바로 웹에 게시하는 것입니다.
pip install flaskapp.py 파일을 생성합니다.app.py 파일에 다음과 같은 기본 구조를 작성합니다: pythonCopyfrom flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/', methods=['GET']) def home(): return "Welcome to the AI model API" if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)from flask import Flask, request, jsonify import google.generativeai as genai app = Flask(__name__) # Google AI Studio에서 얻은 설정 코드 genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') @app.route('/generate', methods=['POST']) def generate_text(): data = request.json prompt = data.get('prompt', '') response = model.generate_content(prompt) return jsonify({"response": response.text}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) 이 예시에서는 /generate 엔드포인트를 생성하여 POST 요청을 통해 프롬프트를 받고, AI 모델의 응답을 반환합니다.pip install google-generativeai.env 파일을 생성하고: CopyGOOGLE_API_KEY=your_actual_api_key 그리고 app.py에서: pythonCopyimport os from dotenv import load_dotenv load_dotenv() genai.configure(api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY"))@app.route('/generate', methods=['POST']) def generate_text(): try: data = request.json prompt = data.get('prompt', '') if not prompt: return jsonify({"error": "No prompt provided"}), 400 response = model.generate_content(prompt) return jsonify({"response": response.text}) except Exception as e: return jsonify({"error": str(e)}), 500python app.py이 방법을 통해 Google AI Studio에서 얻은 코드를 Flask 웹 애플리케이션으로 변환할 수 있습니다. 실제 구현 시에는 보안, 성능 최적화, 로깅 등 추가적인 고려사항이 있을 수 있습니다.