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,
    )