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#testing bloom1b 02 | |
import gradio as gr | |
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer | |
# Chargement du modèle | |
model_name = "MisterAI/bigscience_bloom-560m" | |
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) | |
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) | |
# Fonction pour générer une réponse | |
def generate_response(input_text): | |
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") | |
outputs = model.generate( | |
**inputs, | |
max_length=100, | |
num_return_sequences=1, | |
no_repeat_ngram_size=2, | |
do_sample=True, | |
top_p=0.9, | |
temperature=0.7 | |
) | |
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) | |
return response | |
# Création de la fenêtre de chat | |
demo = gr.Interface( | |
fn=generate_response, | |
inputs="text", | |
outputs="text", | |
title="Chat avec le modèle", | |
description="Entrez votre message pour obtenir une réponse du modèle" | |
) | |
# Lancement de la démo | |
if __name__ == "__main__": | |
demo.launch() | |