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app.py

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-import spaces 
 import gradio as gr
-from transformers import pipeline
+from transformers import BlenderbotTokenizer, BlenderbotForConditionalGeneration
+
+
+tokenizer = BlenderbotTokenizer.from_pretrained('facebook/blenderbot-8B')
+model = BlenderbotForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/blenderbot-8B")
 
 # Initialiser le générateur de texte avec GPT-2
-generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')
 
 # Optionnel : Fixer une graine aléatoire pour la reproductibilit
 
 # Fonction de génération de texte
-@spaces.GPU
 def generate_text(prompt):
-    response = generator(prompt, max_length=100, num_return_sequences=1, truncation=True)
-    return response[0]['generated_text']
+    
+    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
+    
+    response_ids = model.generate(inputs.input_ids)
+    
+    response_text = tokenizer.decode(response_ids[0], skip_special_tokens=True)
 
+    return response_text 
 # Définir une fonction pour l'interface de chat
 def chatbot(message,history):
-    str(message)
     return generate_text(message)
-    
 
 
 gr.ChatInterface(chatbot).launch()