import gradio as gr from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer # Charger le modèle et le tokenizer depuis Hugging Face model_name = "MrFrijo/LiAPI" # Nom du modèle sur Hugging Face model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name) tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(model_name) def translate_text(text, src_lang, target_lang): # Préparer les entrées pour le modèle tokenized_text = tokenizer(text, return_tensors="pt") # Effectuer la traduction translated = model.generate(**tokenized_text) # Convertir et retourner le texte traduit translated_text = tokenizer.decode(translated[0], skip_special_tokens=True) translated_text = tokenizer.decode(translated[0], skip_special_tokens=True) texte = translated_text.replace('â', 'á').replace('ô', 'ó') # Remplacement spécifique de "bongó" par "bongô" translated_text = texte.replace('mbonte', 'mbónte') translated_text = texte.replace('bongó', 'bongô') return translated_text # Créer l'interface Gradio with gr.Blocks() as interface: # Titre et description avec du texte en italique et en gras en lingala gr.Markdown("""