app.py

import gradio as gr
import requests
import os

API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/meta-llama/Llama-3.2-1B"
headers = {"Authorization": f"Bearer {os.getenv('HF_API_KEY')}"}

def calculer_besoins_caloriques(age, poids, taille, sexe, objectif):
    # Calcul du BMR en fonction du sexe
    if sexe == "Homme":
        bmr = 88.362 + (13.397 * poids) + (4.799 * taille) - (5.677 * age)
    else:
        bmr = 447.593 + (9.247 * poids) + (3.098 * taille) - (4.330 * age)

    # Ajustement en fonction de l'objectif
    if objectif.lower() == "perte de poids":
        return bmr * 0.8  # Exemple de déficit calorique
    elif objectif.lower() == "gain de poids":
        return bmr * 1.2  # Exemple de surplus calorique
    else:
        return bmr  # Maintien du poids

def generer_programme(age, poids, taille, sexe, objectif, preferences):
    # Calcul des besoins caloriques quotidiens
    calories_journalieres = calculer_besoins_caloriques(age, poids, taille, sexe, objectif)
    
    # Création du prompt détaillé pour le modèle
    prompt = (
        f"Créer un programme alimentaire détaillé pour une personne de {age} ans, pesant {poids} kg, "
        f"mesurant {taille} cm, de sexe {sexe}, avec l'objectif '{objectif}', et les préférences alimentaires suivantes : {preferences}. "
        f"Le programme doit inclure un petit-déjeuner, déjeuner, dîner et une collation, en respectant un total de {int(calories_journalieres)} calories. "
        f"Pour chaque repas, incluez les aliments spécifiques, les quantités et les macronutriments (protéines, glucides, lipides) pour atteindre ce total calorique."
    )

    # Envoi de la requête à l'API
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json={"inputs": prompt})
    
    if response.status_code == 200:
        response_data = response.json()
        if isinstance(response_data, list):
            response_data = response_data[0]
        return response_data.get("generated_text", "Pas de réponse disponible.")
    else:
        error_message = response.json().get("error", "Problème inconnu")
        return f"Erreur : {response.status_code} - {error_message}"

# Configuration de l'interface utilisateur avec Gradio
inputs = [
    gr.Number(label="Âge"),
    gr.Number(label="Poids (kg)"),
    gr.Number(label="Taille (cm)"),
    gr.Radio(label="Sexe", choices=["Homme", "Femme"]),
    gr.Textbox(label="Objectif (ex : Perte de poids, Gain de poids)"),
    gr.Textbox(label="Préférences alimentaires (ex : végétarien, sans gluten)")
]

outputs = gr.Textbox(label="Programme Alimentaire")

gr.Interface(
    fn=generer_programme,
    inputs=inputs,
    outputs=outputs,
    title="Générateur de Programme Alimentaire",
    description="Entrez vos informations pour obtenir un programme alimentaire personnalisé avec des repas équilibrés."
).launch()