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+# 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