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app.py

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 import gradio as gr
-from transformers import pipeline
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-# Modèle public GPT-2 pour réponses réalistes
-generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
 
+# Réponses factices pour démonstration
 def respond(message, history):
-    # Initialisation de l'historique
     history = history or []
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-    # Générer une réponse
-    answer = generator(message, max_length=50, do_sample=True)[0]["generated_text"]
-
+    # Réponse simple basée sur le message
+    answer = f"Réponse démo à: {message}"
     # Ajouter la conversation sous forme de liste [user, bot]
     history.append([message, answer])
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-    # Retourner textbox vide + historique pour Gradio 3.43
     return "", history
 
-# Créer l'interface Chat
+# Interface Gradio
 iface = gr.ChatInterface(respond, title="Chat Demo")
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-# Lancer localement
 iface.launch()
 
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