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  1. app.py +5 -2
app.py CHANGED
@@ -1,7 +1,6 @@
1
  ###TEST01 JUSTE CHARGER FLUX-SCHNELL
2
  ###
3
  ###
4
-
5
  import os
6
  import gradio as gr
7
  from huggingface_hub import login
@@ -46,6 +45,11 @@ class FluxGenerator:
46
  )
47
  self.pipeline.enable_model_cpu_offload()
48
  self.pipeline.tokenizer.add_prefix_space = False
 
 
 
 
 
49
  print("Modèle FLUX chargé avec succès!")
50
  except Exception as e:
51
  print(f"Erreur lors du chargement du modèle: {str(e)}")
@@ -101,7 +105,6 @@ demo = gr.Interface(
101
  fn=generate,
102
  inputs=[
103
  gr.Textbox(label="Prompt", placeholder="Décrivez l'image que vous souhaitez générer..."),
104
- # gr.File(label="Image ou PDF de référence (optionnel)", type="file")
105
  gr.File(label="Image ou PDF de référence (optionnel)", type="binary")
106
  ],
107
  outputs=gr.Image(label="Image générée"),
 
1
  ###TEST01 JUSTE CHARGER FLUX-SCHNELL
2
  ###
3
  ###
 
4
  import os
5
  import gradio as gr
6
  from huggingface_hub import login
 
45
  )
46
  self.pipeline.enable_model_cpu_offload()
47
  self.pipeline.tokenizer.add_prefix_space = False
48
+
49
+ # Forcer l'utilisation du CPU
50
+ device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
51
+ self.pipeline.to(device)
52
+ print(f"Utilisation de l'appareil: {device}")
53
  print("Modèle FLUX chargé avec succès!")
54
  except Exception as e:
55
  print(f"Erreur lors du chargement du modèle: {str(e)}")
 
105
  fn=generate,
106
  inputs=[
107
  gr.Textbox(label="Prompt", placeholder="Décrivez l'image que vous souhaitez générer..."),
 
108
  gr.File(label="Image ou PDF de référence (optionnel)", type="binary")
109
  ],
110
  outputs=gr.Image(label="Image générée"),