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| import torch | |
| from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer | |
| import gradio as gr | |
| # Charger le modèle et le tokenizer | |
| model_name = "Moustapha91/bart_large_poetique-v02" | |
| model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name) | |
| tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) | |
| # Fonction de génération | |
| def generate_poem(prompt, temperature, top_k, top_p, num_beams, repetition_penalty, max_length): | |
| """ | |
| Génère un texte poétique à partir d'un prompt et de paramètres personnalisés. | |
| """ | |
| # Tokenisation du prompt | |
| inputs = tokenizer( | |
| prompt, | |
| padding="max_length", | |
| max_length=512, | |
| return_tensors="pt", | |
| truncation=True, | |
| ) | |
| input_ids = inputs.input_ids.to(model.device) | |
| attention_mask = inputs.attention_mask.to(model.device) | |
| # Génération avec les paramètres spécifiés par l'utilisateur | |
| outputs = model.generate( | |
| input_ids=input_ids, | |
| attention_mask=attention_mask, | |
| max_length=max_length, | |
| temperature=temperature, | |
| top_k=top_k, | |
| top_p=top_p, | |
| num_beams=num_beams, | |
| repetition_penalty=repetition_penalty, | |
| early_stopping=True, | |
| no_repeat_ngram_size=3, # Empêche les répétitions courtes | |
| ) | |
| # Décodage du texte généré | |
| output_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) | |
| return output_text | |
| # Interface Gradio | |
| def gradio_interface(): | |
| # Définir les composants Gradio | |
| title = "✨ Générateur de Texte Poétique" | |
| description = ( | |
| "Cette interface interactive vous permet de générer des textes poétiques " | |
| "en entrant un 'prompt' et en ajustant les paramètres de génération." | |
| ) | |
| examples = [ | |
| # Chaque exemple correspond à [prompt, temperature, top_k, top_p, num_beams, repetition_penalty, max_length] | |
| ["Dans la clarté d'une nuit étoilée, un fleuve murmure des secrets oubliés.", 1.0, 50, 0.9, 4, 1.5, 150], | |
| ["L'amour est un feu doux, éclairant les âmes perdues dans l'ombre.", 1.2, 40, 0.85, 5, 2.0, 100], | |
| ["Un enfant rêve d'unifier un continent par des chants de liberté.", 0.8, 30, 0.95, 6, 1.8, 200], | |
| ] | |
| interface = gr.Interface( | |
| fn=generate_poem, | |
| inputs=[ | |
| gr.Textbox( | |
| label="Prompt", | |
| placeholder="Entrez votre prompt ici...", | |
| lines=2, | |
| ), | |
| gr.Slider( | |
| label="Température (Créativité)", | |
| minimum=0.5, | |
| maximum=1.5, | |
| value=1.0, | |
| step=0.1, | |
| ), | |
| gr.Slider( | |
| label="Top-k (Mots possibles)", | |
| minimum=0, | |
| maximum=100, | |
| value=50, | |
| step=1, | |
| ), | |
| gr.Slider( | |
| label="Top-p (Nucleus Sampling)", | |
| minimum=0.5, | |
| maximum=1.0, | |
| value=0.9, | |
| step=0.1, | |
| ), | |
| gr.Slider( | |
| label="Nombre de faisceaux (Beam Search)", | |
| minimum=1, | |
| maximum=10, | |
| value=4, | |
| step=1, | |
| ), | |
| gr.Slider( | |
| label="Pénalité de répétition", | |
| minimum=1.0, | |
| maximum=5.0, | |
| value=1.5, | |
| step=0.1, | |
| ), | |
| gr.Slider( | |
| label="Longueur maximale", | |
| minimum=50, | |
| maximum=512, | |
| value=150, | |
| step=10, | |
| ), | |
| ], | |
| outputs=gr.Textbox(label="Texte Poétique Généré", lines=10), | |
| title=title, | |
| description=description, | |
| examples=examples, | |
| ) | |
| return interface | |
| # Lancer l'application Gradio | |
| if __name__ == "__main__": | |
| interface = gradio_interface() | |
| interface.launch() | |