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import gradio as gr
# Charger le modèle OpenChat en dehors de la fonction pour éviter de le charger à chaque appel
openchat_model = gr.load("models/openchat/openchat_3.5")
# Définir une fonction de génération de poème en fonction des entrées
def generate_poem(author, style, syllables):
# Construire le prompt de manière plus explicite
prompt_text = f"Author: {author}, Style: {style}, Syllables: {syllables}"
# Utiliser le modèle chargé pour générer un poème
generated_poem = openchat_model(prompt_text)
return generated_poem
# Créer une interface Gradio avec les entrées et sorties spécifiées
demo = gr.Interface(
fn=generate_poem,
inputs=[gr.Textbox("Author"), gr.Textbox("Style"), gr.Textbox("Syllables")],
outputs=gr.Textbox(), # Nous renvoyons un texte généré par le modèle
)
# Lancer l'interface
if __name__ == "__main__":
demo.launch()
import gradio as gr
# Charger le modèle OpenChat en dehors de la fonction pour éviter de le charger à chaque appel
openchat_model = gr.load("models/openchat/openchat_3.5")
# Définir une fonction de génération de poème en fonction des entrées
def generate_poem(author, style, syllables):
# Construire le prompt de manière plus explicite
prompt_text = f"Author: {author}, Style: {style}, Syllables: {syllables}"
# Utiliser le modèle chargé pour générer un poème
generated_poem = openchat_model(prompt_text)
return generated_poem
# Créer une interface Gradio avec les entrées et sorties spécifiées
demo = gr.Interface(
fn=generate_poem,
inputs=[gr.Textbox("Author"), gr.Textbox("Style"), gr.Textbox("Syllables")],
outputs=gr.Textbox(), # Nous renvoyons un texte généré par le modèle
)
# Lancer l'interface
if __name__ == "__main__":
demo.launch()
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