# Installer les bibliothèques nécessaires
!pip install transformers
!pip install torch
!pip install musicautobot

import torch
from musicautobot.numpy_encode import *
from musicautobot.music_transformer import *

# Charger le modèle depuis Hugging Face Hub
model_repo = "username/repository-name"  # Remplacez par votre username et le nom de votre repository
model_filename = "model.pth"  # Le nom de votre fichier modèle

# Utiliser huggingface_hub pour télécharger le modèle
from huggingface_hub import hf_hub_download

model_path = hf_hub_download(repo_id=model_repo, filename=model_filename)

# Charger le modèle dans PyTorch
model_data = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu'))

# Initialiser le modèle
config = model_data['config']
model = MusicTransformer(config)
model.load_state_dict(model_data['model_state_dict'])
model.eval()

# Exemple d'utilisation du modèle pour générer une séquence musicale
from musicautobot.music_transformer.dataloader import MusicDataBunch
from musicautobot.music_transformer.training import sample_model

# Charger un DataBunch (dataset musical) si nécessaire
# Utiliser le modèle pour générer de la musique