update

app.py

@@ -14,11 +14,19 @@ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name).to(device)
 
 # Fonction pour générer une réponse
 @spaces.GPU(duration=120)
-def generate_response(user_input, max_new_tokens=150, temperature=0.7):
-    # Préparer l'entrée pour le modèle
+def generate_response(user_input, system_prompt, max_new_tokens=150, temperature=0.7):
+    # Créer la liste des messages avec le prompt système et l'entrée utilisateur
+    messages = [
+        {"role": "system", "content": system_prompt},
+        {"role": "user", "content": user_input}
+    ]
+    
+    # Tokeniser l'entrée
     inputs = tokenizer(user_input, return_tensors="pt").to(device)
+    
     # Générer une réponse
     outputs = model.generate(inputs.input_ids, max_new_tokens=max_new_tokens, temperature=temperature)
+    
     # Décoder la réponse en texte
     return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
 
@@ -26,11 +34,13 @@ def generate_response(user_input, max_new_tokens=150, temperature=0.7):
 iface = gr.Interface(
     fn=generate_response,
     inputs=[
-        gr.Textbox(label="Message utilisateur"),
+        gr.Textbox(label="Message utilisateur", placeholder="Entrez votre message ici..."),
+        gr.Textbox(label="Prompt système", default="You are a skilled Wolof storyteller (Gewël) with deep knowledge of African folktales and traditions. Write engaging stories in Wolof that reflect African cultural values and wisdom.", placeholder="Entrez un prompt système..."),
         gr.Slider(50, 500, value=150, label="Nombre max de tokens")
     ],
     outputs="text",
-    title="Oolel Chatbot"
+    title="Oolel Chatbot",
+    description="Entrez votre message et définissez un prompt pour générer des réponses dans l'esprit des contes africains en Wolof."
 )
 
 # Lancer l'interface