traduction

app.py

@@ -4,6 +4,8 @@ import numpy as np
 import wave
 import os
 from huggingface_hub import InferenceClient, login
+import logging
+
 app = Flask(__name__)
 
  
@@ -11,6 +13,13 @@ app = Flask(__name__)
 processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/seamless-m4t-v2-large" )
 model = SeamlessM4Tv2Model.from_pretrained("facebook/seamless-m4t-v2-large")
 
+# Charger le processor et le modèle avec affichage des logs
+logging.debug("Début du chargement du processor et du modèle...")
+processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/seamless-m4t-v2-large")
+logging.debug("Processor chargé avec succès : %s", processor)
+model = SeamlessM4Tv2Model.from_pretrained("facebook/seamless-m4t-v2-large")
+logging.debug("Modèle chargé avec succès : %s", model)
+
 UPLOAD_FOLDER = "audio_files"
 os.makedirs(UPLOAD_FOLDER, exist_ok=True)
 

requirements.txt

@@ -5,4 +5,7 @@ transformers
 dotenv
 huggingface-hub
 tiktoken
-blobfile
+blobfile
+sentencepiece
+google
+protobuf