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1
+ import gradio as gr
2
+ from transformers import pipeline
3
+ import random
4
+ import time
5
+
6
+ # Création du pipeline pour le modèle de Hugging Face
7
+ pipe = pipeline(task='text-generation', model='meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf')
8
+
9
+ # Création de l'interface Gradio
10
+ with gr.Blocks() as demo:
11
+ chatbot = gr.Chatbot()
12
+ msg = gr.Textbox()
13
+ clear = gr.ClearButton([msg, chatbot])
14
+
15
+ def respond(message, chat_history):
16
+ # Utilisation du modèle de Hugging Face pour générer une réponse
17
+ bot_message = pipe(message, max_length=50)[0]['generated_text']
18
+ chat_history.append((message, bot_message))
19
+ time.sleep(2)
20
+ return "", chat_history
21
+
22
+ msg.submit(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
23
+
24
+ if __name__ == "__main__":
25
+ demo.launch()