Initial commit: Model Search Tool

README.md

@@ -1,14 +1,79 @@
 ---
 title: Model Search Tool
-emoji: 😻
-colorFrom: pink
+emoji: 🔍
+colorFrom: purple
 colorTo: pink
 sdk: gradio
-sdk_version: 5.31.0
+sdk_version: 4.0.0
 app_file: app.py
 pinned: false
-license: mit
-short_description: 🔍 Smart search and filtering tool for Hugging Face models
 ---
 
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+# 🔍 Hugging Face Model Search Tool
+
+허깅페이스의 수많은 모델 중에서 당신이 원하는 조건에 맞는 모델을 쉽게 찾아보세요!
+
+## ✨ 주요 기능
+
+### 🔍 스마트 검색
+- **키워드 검색**: 모델명, 태스크, 설명 등으로 검색
+- **다중 필터**: 태스크, 언어, 라이선스 조합 필터링
+- **정렬 옵션**: 인기도, 좋아요 수, 최신순 정렬
+
+### 📊 실용적 정보 제공
+- 다운로드 수 및 좋아요 수 표시
+- 최근 업데이트 날짜 확인
+- 라이선스 정보로 사용 가능 범위 확인
+- 직접 링크로 바로 모델 페이지 이동
+
+### 📋 상세 정보 뷰어
+- 개별 모델의 자세한 메타데이터
+- 자동 생성된 사용 예제 코드
+- 지원 언어 및 태그 정보
+
+## 🚀 사용법
+
+### 모델 검색
+1. **검색어 입력**: 찾고자 하는 키워드 입력 (예: "korean", "sentiment", "bert")
+2. **필터 설정**: 
+   - 태스크 타입 (감정분석, 질의응답 등)
+   - 언어 (한국어, 영어, 다국어 등)
+   - 라이선스 (상업적 사용 가능 여부)
+3. **정렬 기준 선택**: 다운로드 수, 좋아요 수, 최신순
+4. **검색 실행**: 조건에 맞는 모델 리스트 확인
+
+### 모델 상세 정보
+1. 검색 결과에서 관심 있는 모델명 복사
+2. "모델 상세 정보" 탭에서 모델명 입력
+3. 상세 정보 및 사용 예제 코드 확인
+
+## 💡 추천 검색 조합
+
+### 한국어 NLP 모델 찾기
+- **언어**: Korean (ko)
+- **태스크**: Text Classification
+- **검색어**: sentiment, klue, korean
+
+### 상업적 사용 가능한 모델
+- **라이선스**: apache-2.0 또는 mit
+- **정렬**: Downloads (인기순)
+
+### 최신 모델 탐색
+- **정렬**: Last Modified (최신순)
+- **원하는 태스크 필터 적용**
+
+## 🎯 누구에게 유용한가요?
+
+- **AI 연구자**: 연구에 적합한 pre-trained 모델 탐색
+- **개발자**: 프로젝트에 활용할 모델 선택
+- **학생**: 학습용 모델 찾기
+- **기업**: 상업적 사용 가능한 모델 검색
+
+## 🔗 연관 도구
+
+이 도구와 함께 사용하면 좋은 다른 도구들:
+- [Model Card Generator](https://huggingface.co/spaces/cadenza83/model-card-generator): 찾은 모델의 카드 자동 생성
+
+---
+
+Made with ❤️ for the AI community

app.py

@@ -0,0 +1,227 @@
+import gradio as gr
+import requests
+from huggingface_hub import HfApi
+import pandas as pd
+from datetime import datetime
+import json
+
+# Hugging Face API 초기화
+api = HfApi()
+
+def search_models(
+    search_query="",
+    task_filter="all",
+    language_filter="all", 
+    license_filter="all",
+    sort_by="downloads",
+    max_results=20
+):
+    """Hugging Face Hub에서 모델 검색"""
+    
+    try:
+        # 검색 파라미터 설정
+        search_params = {
+            "limit": max_results,
+            "sort": sort_by,
+            "direction": -1,  # 내림차순
+        }
+        
+        # 태스크 필터
+        if task_filter != "all":
+            search_params["pipeline_tag"] = task_filter
+            
+        # 언어 필터  
+        if language_filter != "all":
+            search_params["language"] = language_filter
+            
+        # 라이선스 필터
+        if license_filter != "all":
+            search_params["license"] = license_filter
+            
+        # 검색 쿼리
+        if search_query.strip():
+            search_params["search"] = search_query
+            
+        # API 호출
+        models = api.list_models(**search_params)
+        
+        # 결과 처리
+        results = []
+        for model in models:
+            # 모델 정보 추출
+            model_info = {
+                "Model Name": model.modelId,
+                "Task": getattr(model, 'pipeline_tag', 'Unknown'),
+                "Downloads": f"{getattr(model, 'downloads', 0):,}",
+                "Likes": f"{getattr(model, 'likes', 0):,}",
+                "Updated": getattr(model, 'lastModified', 'Unknown'),
+                "License": getattr(model, 'license', 'Unknown'),
+                "Link": f"https://huggingface.co/{model.modelId}"
+            }
+            results.append(model_info)
+            
+        if not results:
+            return pd.DataFrame([{"Message": "검색 결과가 없습니다. 다른 검색어나 필터를 시도해보세요."}])
+            
+        # DataFrame으로 변환
+        df = pd.DataFrame(results)
+        return df
+        
+    except Exception as e:
+        error_df = pd.DataFrame([{"Error": f"검색 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}"}])
+        return error_df
+
+def get_model_details(model_name):
+    """특정 모델의 상세 정보 가져오기"""
+    if not model_name:
+        return "모델명을 입력해주세요."
+        
+    try:
+        # 모델 정보 가져오기
+        model_info = api.model_info(model_name)
+        
+        details = f"""
+# 🤗 {model_name}
+
+## 기본 정보
+- **태스크**: {getattr(model_info, 'pipeline_tag', 'Unknown')}
+- **라이선스**: {getattr(model_info, 'license', 'Unknown')}
+- **다운로드**: {getattr(model_info, 'downloads', 0):,}회
+- **좋아요**: {getattr(model_info, 'likes', 0):,}개
+- **최종 업데이트**: {getattr(model_info, 'lastModified', 'Unknown')}
+
+## 지원 언어
+{', '.join(getattr(model_info, 'language', ['Unknown']))}
+
+## 태그
+{', '.join(getattr(model_info, 'tags', ['None']))}
+
+## 모델 링크
+🔗 [Hugging Face에서 보기](https://huggingface.co/{model_name})
+
+## 사용 예제
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("{model_name}")
+model = AutoModel.from_pretrained("{model_name}")
+```
+"""
+        return details
+        
+    except Exception as e:
+        return f"❌ 오류: {str(e)}\n\n모델명을 정확히 입력했는지 확인해주세요."
+
+# Gradio 인터페이스
+with gr.Blocks(title="🔍 HF Model Finder", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    
+    gr.Markdown("# 🔍 Hugging Face Model Finder")
+    gr.Markdown("허깅페이스의 수많은 모델 중에서 당신이 원하는 조건에 맞는 모델을 쉽게 찾아보세요!")
+    
+    with gr.Tabs():
+        # 탭 1: 모델 검색
+        with gr.Tab("🔍 모델 검색"):
+            with gr.Row():
+                with gr.Column(scale=1):
+                    gr.Markdown("### 검색 조건")
+                    
+                    search_query = gr.Textbox(
+                        label="검색어",
+                        placeholder="예: korean, sentiment, bert",
+                        value=""
+                    )
+                    
+                    task_filter = gr.Dropdown(
+                        label="태스크",
+                        choices=[
+                            "all", "text-classification", "token-classification", 
+                            "question-answering", "fill-mask", "summarization",
+                            "translation", "text-generation", "conversational"
+                        ],
+                        value="all"
+                    )
+                    
+                    language_filter = gr.Dropdown(
+                        label="언어",
+                        choices=["all", "ko", "en", "multilingual", "zh", "ja", "es", "fr"],
+                        value="all"
+                    )
+                    
+                    license_filter = gr.Dropdown(
+                        label="라이선스",
+                        choices=["all", "apache-2.0", "mit", "cc-by-4.0", "cc-by-nc-4.0"],
+                        value="all"
+                    )
+                    
+                    sort_by = gr.Dropdown(
+                        label="정렬 기준",
+                        choices=["downloads", "likes", "lastModified"],
+                        value="downloads"
+                    )
+                    
+                    max_results = gr.Slider(
+                        label="최대 결과 수",
+                        minimum=5,
+                        maximum=50,
+                        value=20,
+                        step=5
+                    )
+                    
+                    search_btn = gr.Button("🔍 검색하기", variant="primary")
+                
+                with gr.Column(scale=2):
+                    gr.Markdown("### 검색 결과")
+                    results_table = gr.Dataframe(
+                        headers=["Model Name", "Task", "Downloads", "Likes", "Updated", "License"],
+                        interactive=False,
+                        wrap=True
+                    )
+        
+        # 탭 2: 모델 상세 정보
+        with gr.Tab("📋 모델 상세 정보"):
+            with gr.Row():
+                with gr.Column(scale=1):
+                    model_name_input = gr.Textbox(
+                        label="모델명",
+                        placeholder="예: klue/bert-base",
+                        info="Hugging Face의 정확한 모델명을 입력하세요"
+                    )
+                    detail_btn = gr.Button("📋 상세 정보 보기", variant="primary")
+                
+                with gr.Column(scale=2):
+                    model_details = gr.Markdown("모델명을 입력하고 버튼을 클릭하세요.")
+    
+    # 이벤트 핸들러
+    search_btn.click(
+        fn=search_models,
+        inputs=[search_query, task_filter, language_filter, license_filter, sort_by, max_results],
+        outputs=results_table
+    )
+    
+    detail_btn.click(
+        fn=get_model_details,
+        inputs=model_name_input,
+        outputs=model_details
+    )
+    
+    # 사용법 안내
+    gr.Markdown("""
+    ### 💡 사용 팁
+    
+    **검색 탭:**
+    - 검색어에 키워드를 입력하거나 필터를 조합해서 사용하세요
+    - 다운로드 수가 많은 모델일수록 안정적이고 문서화가 잘 되어 있어요
+    - 라이선스를 확인해서 상업적 사용 가능 여부를 체크하세요
+    
+    **상세 정보 탭:**
+    - 검색 결과에서 관심 있는 모델명을 복사해서 붙여넣으세요
+    - 사용 예제 코드도 자동으로 생성됩니다
+    
+    **추천 검색 조합:**
+    - 한국어 감정분석: language=ko, task=text-classification, 검색어=sentiment
+    - 영어 질의응답: language=en, task=question-answering
+    - 상업적 사용 가능: license=apache-2.0 또는 mit
+    """)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+gradio
+huggingface_hub
+pandas
+requests