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-from spaces import GPU
-import torch
-from transformers import pipeline, AutoTokenizer
-import gradio as gr
+pip install transformers datasets gradio torch
 from datasets import load_dataset
 
 # PersonaHubデータセットの読み込み
 dataset = load_dataset("tencent-ailab/persona-hub")
 persona = dataset['train'][0]  # 例として最初のペルソナを選択
 persona_prompt = f"あなたは{persona['profession']}です。次の問題を作成してください："
+from transformers import pipeline, AutoTokenizer
+import torch
+
 # 日本語モデルを指定
 model_name = "rinna/japanese-gpt2-medium"
+
 # トークナイザーとパイプラインの設定
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, legacy=False)
 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
 generator = pipeline('text-generation', model=model_name, tokenizer=tokenizer, device=0 if torch.cuda.is_available() else -1)
-
-@GPU(duration=120)
+import gradio as gr
 
 def generate_text(prompt, max_length):
+    # ペルソナのプロンプトを追加
     full_prompt = f"{persona_prompt} {prompt}"
-    result = generator(prompt, max_length=max_length, num_return_sequences=1)
+    result = generator(full_prompt, max_length=max_length, num_return_sequences=1)
     return result[0]['generated_text']
 
 iface = gr.Interface(
     fn=generate_text,
     inputs=[
         gr.Textbox(label="プロンプト", placeholder="ここに日本語のプロンプトを入力してください"),
-        gr.Slider(minimum=10, maximum=20000, value=50, step=1, label="最大長")
+        gr.Slider(minimum=10, maximum=200, value=50, step=1, label="最大長")
     ],
     outputs=gr.Textbox(label="生成されたテキスト")
 )