test_app_gpt2

app.py

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-import streamlit as st
+# import streamlit as st
 
-x = st.slider('Select a value')
-st.write(x, 'squared is', x * x)
+# x = st.slider('Select a value')
+# st.write(x, 'squared is', x * x)
 
-# #test app code de chatgpt
-# import streamlit as st
-# from transformers import pipeline
+#test app code de chatgpt
+import streamlit as st
+from transformers import pipeline
 
-# # Chargement du modèle Hugging Face (GPT-2 ou autre modèle de génération de texte)
-# generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')
+# Chargement du modèle Hugging Face (GPT-2 ou autre modèle de génération de texte)
+generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')
 
-# # Fonction pour générer une réponse du chatbot
-# def chatbot_response(user_input):
-#     response = generator(user_input, max_length=100, num_return_sequences=1)
-#     return response[0]['generated_text']
+# Fonction pour générer une réponse du chatbot
+def chatbot_response(user_input):
+    response = generator(user_input, max_length=100, num_return_sequences=1)
+    return response[0]['generated_text']
 
-# # Interface Streamlit
-# st.title("Chatbot Hugging Face")
+# Interface Streamlit
+st.title("Chatbot Hugging Face")
 
-# # Instructions
-# st.markdown("### Posez une question et le chatbot vous répondra !")
+# Instructions
+st.markdown("### Posez une question et le chatbot vous répondra !")
 
-# # Entrée utilisateur
-# user_input = st.text_input("Vous :")
+# Entrée utilisateur
+user_input = st.text_input("Vous :")
 
-# if user_input:
-#     response = chatbot_response(user_input)
-#     st.write(f"Chatbot : {response}")
+if user_input:
+    response = chatbot_response(user_input)
+    st.write(f"Chatbot : {response}")