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from transformers import pipeline | |
from datetime import datetime | |
# Charger le pipeline de génération de texte avec le modèle Llama | |
# Use a pipeline as a high-level helper | |
pipe = pipeline("text-generation", model="benjleite/t5-french-qa") | |
# Fonction pour obtenir une réponse avec le modèle | |
def get_llama_response(question: str) -> str: | |
current_date = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') | |
prompt = ( | |
"Tu es un assistant francophone expert. " | |
f"\nNous sommes le {current_date}." | |
"\nRéponds avec concision et précision, en adoptant un ton professionnel. " | |
"Évite les phrases inutiles et n'invente rien si les données ne sont pas disponibles. " | |
f"\nQuestion: {question}" | |
) | |
# Utilisation du pipeline pour générer une réponse | |
response = pipe(prompt, max_length=200, num_return_sequences=1) | |
# La réponse générée est dans le champ 'generated_text' de la sortie | |
return response[0]['generated_text'] | |
# Fonction qui orchestre la réponse du chatbot en utilisant la question | |
def chatbot_respond(message): | |
response = get_llama_response(message) | |
return "", [(message, response)] | |
# Création de l'interface Gradio | |
with gr.Blocks() as demo: | |
gr.Markdown("## Chatbot d'analyse de performance réseau") | |
# Composant affichant l'historique de la conversation | |
chatbot_display = gr.Chatbot(label="Conversation") | |
# Champ de saisie pour la question utilisateur | |
message_input = gr.Textbox(label="Votre question", placeholder="Tapez votre question ici...", lines=1) | |
# Bouton pour envoyer la question | |
send_btn = gr.Button("Envoyer") | |
# Liaison du bouton à la fonction chatbot_respond | |
send_btn.click( | |
fn=chatbot_respond, | |
inputs=message_input, | |
outputs=[message_input, chatbot_display], | |
api_name="chatbot_respond", | |
queue=True | |
) | |
# Lancement de l'interface | |
demo.launch() |