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app.py

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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# Optionnel : modèle public GPT-2 pour des réponses réelles
+# GPT-2 public
 generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
 
 def respond(message, history):
     history = history or []
-    
-    # Ajouter message utilisateur
-    user_msg = message
-    # Générer réponse via GPT-2
+
+    # Générer la réponse
     answer = generator(message, max_length=50, do_sample=True)[0]["generated_text"]
-    
-    # Ajouter à l'historique sous forme tuple (ancien template 3.x)
-    history.append((user_msg, answer))
-    
+
+    # Ajouter le tuple (user, bot) à l'historique
+    history.append((message, answer))
+
+    # Retourner la liste de tuples
     return history
 
-# Interface Gradio 3.43
+# Gradio 3.43
 iface = gr.ChatInterface(respond, title="Chat Demo")
 iface.launch()
 
 
 
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