Update app.py

app.py

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+import gradio as gr
 import subprocess
 import threading
+import time
 
 # Fonction pour lancer train.py en arrière-plan
 def train_model():
     process = subprocess.Popen(["python", "trainer.py"], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
     stdout, stderr = process.communicate()
-    print(stdout.decode())  # Afficher les logs d'entraînement
-    print(stderr.decode())  # Afficher les erreurs s'il y en a
+    return stdout.decode() + "\n" + stderr.decode()  # Retourne les logs
 
-# Lancer l'entraînement dans un thread séparé
+# Démarrer l'entraînement en arrière-plan
 threading.Thread(target=train_model, daemon=True).start()
+
+# ✅ Assurer que Gradio démarre bien après un court délai
+time.sleep(3)
+
+# Interface Gradio
+demo = gr.ChatInterface(
+    respond,
+    additional_inputs=[
+        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
+        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
+        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
+        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p (nucleus sampling)"),
+    ],
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()