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app.py

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+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+import gradio as gr
+
+# Charger le tokenizer et le modèle DialoGPT pré-entraînés
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-small")
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-small")
+
+
+def generate_text(prompt):
+    # Encoder le texte d'entrée pour le modèle
+    encoded_input = tokenizer.encode(prompt + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")
+    # Générer une suite de texte à partir du modèle
+    output = model.generate(
+        encoded_input, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
+    )
+    # Décoder et retourner la sortie générée
+    generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
+    return generated_text
+
+
+# Créer l'interface Gradio
+interface = gr.Interface(
+    fn=generate_text,
+    inputs="text",
+    outputs="text",
+    title="Chatbot avec DialoGPT",
+    description="Entrez votre prompt pour générer du texte avec DialoGPT. \n NB : Le chatbot ne reconnait que l'anglais",
+)
+
+
+# Lancer l'interface Gradio
+if __name__ == "__main__":
+    interface.launch(
+        quiet=True,
+    )