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+# V04
+import gradio as gr
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+import torch
+import requests
+
+def get_hfhub_models():
+    """Récupère la liste des modèles disponibles sur Hugging Face Hub"""
+    response = requests.get("https://huggingface.co/api/models")
+    if response.status_code == 200:
+        models = [model['id'] for model in response.json()['models']]
+        return models
+    else:
+        raise Exception(f"Erreur lors de la récupération des modèles : {response.status_code}")
+
+def load_model(model_name):
+    """Charge le modèle et le tokenizer"""
+    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
+    return model, tokenizer
+
+def generate_text(model, tokenizer, input_text, max_length, temperature):
+    """Génère du texte en utilisant le modèle"""
+    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
+    output = model.generate(**inputs, max_length=max_length, temperature=temperature)
+    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
+
+def main(input_text, max_length, temperature, model_name):
+    """Fonction principale pour générer le texte"""
+    model, tokenizer = load_model(model_name)
+    generated_text = generate_text(model, tokenizer, input_text, max_length, temperature)
+    return generated_text
+
+demo = gr.Blocks()
+
+with demo:
+    gr.Markdown("# Modèle de Langage")
+    
+    with gr.Row():
+        input_text = gr.Textbox(label="Texte d'entrée")
+    with gr.Row():
+        max_length_slider = gr.Slider(50, 500, label="Longueur maximale", value=200)
+        temperature_slider = gr.Slider(0.1, 1.0, label="Température", value=0.7)
+        model_name_dropdown = gr.Dropdown(choices=get_hfhub_models(), label="Sélectionnez un modèle")
+    with gr.Row():
+        submit_button = gr.Button("Soumettre")
+        
+    output_text = gr.Textbox(label="Texte généré")
+    
+    submit_button.click(
+        main,
+        inputs=[input_text, max_length_slider, temperature_slider, model_name_dropdown],
+        outputs=output_text,
+        queue=False
+    )
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()