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1
- import gradio as gr
2
- from transformers import pipeline, set_seed
3
-
4
- # Initialiser le générateur de texte avec GPT-2
5
- generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')
6
-
7
- # Optionnel : Fixer une graine aléatoire pour la reproductibilité
8
- set_seed(42)
9
-
10
- # Fonction de génération de texte
11
- def generate_text(prompt):
12
- response = generator(prompt, max_length=100, num_return_sequences=1, truncation=True)
13
- return response[0]['generated_text']
14
-
15
- # Définir une fonction pour l'interface de chat
16
- def chatbot(message,history):
17
- str(message)
18
- return generate_text(message)
19
-
20
-
21
-
22
- gr.ChatInterface(chatbot).launch()
 
1
+ import gradio as gr
2
+ from transformers import pipeline,
3
+
4
+ # Initialiser le générateur de texte avec GPT-2
5
+ generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')
6
+
7
+ # Optionnel : Fixer une graine aléatoire pour la reproductibilité
8
+
9
+ # Fonction de génération de texte
10
+ def generate_text(prompt):
11
+ response = generator(prompt, max_length=100, num_return_sequences=1, truncation=True)
12
+ return response[0]['generated_text']
13
+
14
+ # Définir une fonction pour l'interface de chat
15
+ def chatbot(message,history):
16
+ str(message)
17
+ return generate_text(message)
18
+
19
+
20
+
21
+ gr.ChatInterface(chatbot).launch()