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import os
import gradio as gr
from transformers import pipeline
from pptx import Presentation
from pptx.util import Inches
# Chargement du modèle IA depuis Hugging Face
text_to_presentation = pipeline("text-generation", model="your-model-on-huggingface")
def generate_presentation(text):
# Analyse du texte avec le modèle IA
presentation_content = text_to_presentation(text, max_length=1500, num_return_sequences=1)[0]["generated_text"]
# Génération de la présentation PowerPoint
prs = Presentation()
slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[0])
title = slide.shapes.title
title.text = "Présentation générée"
body = slide.placeholders[1].text_frame
body.text = presentation_content
# Enregistrement de la présentation
prs.save("presentation.pptx")
# Retourner le lien de téléchargement
return "Votre présentation est prête ! Vous pouvez la télécharger ici : " + os.path.abspath("presentation.pptx")
# Interface Gradio
demo = gr.Interface(
fn=generate_presentation,
inputs="text",
outputs="text",
title="Générateur de présentations",
description="Entrez du texte et obtenez une présentation PowerPoint générée automatiquement."
)
if __name__ == "__main__":
demo.launch()
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