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  1. app.py +6 -10
app.py CHANGED
@@ -1,13 +1,10 @@
1
- # Installer les bibliothèques nécessaires
2
- # !pip install transformers gradio
3
-
4
  import gradio as gr
5
  from transformers import pipeline
6
 
7
  # Charger le pipeline de génération de texte
8
  generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
9
 
10
- # Fonction pour générer du texte à partir d'un prompt
11
  def generate_text(prompt, max_length=50, num_return_sequences=3):
12
  generated_texts = generator(prompt, max_length=max_length, num_return_sequences=num_return_sequences)
13
  results = [text["generated_text"] for text in generated_texts]
@@ -15,15 +12,15 @@ def generate_text(prompt, max_length=50, num_return_sequences=3):
15
 
16
  # Interface Gradio
17
  with gr.Blocks() as demo:
18
- gr.Markdown("# Génération de texte avec Hugging Face GPT-2")
19
 
20
  with gr.Row():
21
- prompt_input = gr.Textbox(label="Texte d'entrée (prompt)", lines=2, placeholder="Saisissez votre texte ici")
22
- max_length_input = gr.Slider(label="Longueur maximale du texte", minimum=10, maximum=100, value=50)
23
  num_sequences_input = gr.Slider(label="Nombre de textes générés", minimum=1, maximum=5, value=3)
24
 
25
- generate_button = gr.Button("Générer du texte")
26
- output_text = gr.Textbox(label="Résultat", lines=10)
27
 
28
  generate_button.click(
29
  generate_text,
@@ -31,5 +28,4 @@ with gr.Blocks() as demo:
31
  outputs=output_text
32
  )
33
 
34
- # Lancer l'application
35
  demo.launch()
 
 
 
 
1
  import gradio as gr
2
  from transformers import pipeline
3
 
4
  # Charger le pipeline de génération de texte
5
  generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
6
 
7
+ # Fonction pour générer du texte
8
  def generate_text(prompt, max_length=50, num_return_sequences=3):
9
  generated_texts = generator(prompt, max_length=max_length, num_return_sequences=num_return_sequences)
10
  results = [text["generated_text"] for text in generated_texts]
 
12
 
13
  # Interface Gradio
14
  with gr.Blocks() as demo:
15
+ gr.Markdown("# Génération de texte avec GPT-2")
16
 
17
  with gr.Row():
18
+ prompt_input = gr.Textbox(label="Texte d'entrée (prompt)", placeholder="Saisissez votre texte ici")
19
+ max_length_input = gr.Slider(label="Longueur maximale", minimum=10, maximum=100, value=50)
20
  num_sequences_input = gr.Slider(label="Nombre de textes générés", minimum=1, maximum=5, value=3)
21
 
22
+ generate_button = gr.Button("Générer")
23
+ output_text = gr.Textbox(label="Texte généré", lines=10)
24
 
25
  generate_button.click(
26
  generate_text,
 
28
  outputs=output_text
29
  )
30
 
 
31
  demo.launch()