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@@ -96,16 +96,20 @@ datasets:
 
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-## Running with the `pipeline` API
+## Running with the `vllm` API
 
 You can initialize the model and processor for inference with `pipeline` as follows.
 
+```sh
+vllm serve Devocean-06/Spam_Filter-gemma
+```
+
 ```python
 from openai import OpenAI
 
 client = OpenAI(
     base_url="model-endpoint",
-    api_key="api-key"  # vllm은 API key가 필요 없지만 필드는 필수
+    api_key="api-key"  
 )
 
 SYSTEM_PROMPT = """당신은 스팸 문자로 판정한 근거를 생성하는 대형 언어 모델입니다.
@@ -141,18 +145,14 @@ response = client.chat.completions.create(
     )
 print(response.choices[0].message.content)
 
-🧠 Example Output
+```
+## 🧠 Example Output
+```sh
 - 판정 근거: 내용의 목적  
 - 스팸 판정 이유: 위 스팸 문자는 금융 상품과 대출 관련 권유 내용을 포함하고 있으며,
   ‘지금 바로’, ‘즉시 신청’과 같은 심리적 압박 어구를 사용하여 수신자의 행동을 유도하고 있습니다.
 ```
 
-## Running with vLLM
-
-```sh
-vllm serve Devocean-06/Spam_Filter-gemma
-```
-
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 ## Software