Update app.py

app.py

@@ -2,8 +2,7 @@ import gradio as gr
 from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration
 import torch
 
-# Utilisation du modèle flexudy pour la correction en français
-model_name = "flexudy/t5-small-french-corrector"
+model_name = "DenoKuso/t5-small-gec-fr"
 
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
@@ -12,7 +11,7 @@ device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
 model.to(device)
 
 def correction_grammaticale(texte):
-    # IMPORTANT : Le modèle flexudy attend le préfixe "gec: "
+    # Ce modèle utilise (a priori) le préfixe "gec: " pour la correction.
     input_text = "gec: " + texte
     input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt").to(device)