app.py

import gradio as gr
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# Charger ton modèle Hugging Face
model_name = "rinogeek/EcoMind"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

def generate_response(prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

# Interface Gradio
iface = gr.Interface(
    fn=generate_response,
    inputs="text",
    outputs="text",
    title="EcoMind AI",
    description="""
    
    EcoMind est un modèle d’IA francophone développé par BlackBenAI comme projet pilote. Son objectif : tester nos capacités à entraîner et déployer des modèles spécialisés dans un domaine précis. Le succès d’EcoMind démontre que nous pouvons désormais créer des modèles pour les langues locales d’Afrique, ouvrant la voie à des IA adaptées aux besoins du continent.

    ⚠️ Pour de meilleurs résultats :
    
    Utilisez vos prompts uniquement en français.
    
    Posez des questions dans le domaine du corpus CoFiF : rédaction, dialogues et contenu francophone.
    
    Les prompts hors sujet peuvent générer des réponses incohérentes.
    
    🔗 Dataset source : https://huggingface.co/datasets/FrancophonIA/CoFiF
    
    🔗 Documentation : https://github.com/CoFiF/Corpus
    
    """
)

iface.launch(share=True)