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import gradio as gr
from transformers import pipeline
+import spaces
from diffusers import DiffusionPipeline
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(...)
pipe.to('cuda')
[email protected]
def generate(prompt):
return pipe(prompt).images
gr.Interface(
fn=generate,
inputs=gr.Text(),
outputs=gr.Gallery(),
).launch()
# Initialiser le générateur de texte avec GPT-2
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')
# Optionnel : Fixer une graine aléatoire pour la reproductibilité
# Fonction de génération de texte
def generate_text(prompt):
response = generator(prompt, max_length=100, num_return_sequences=1, truncation=True)
return response[0]['generated_text']
# Définir une fonction pour l'interface de chat
def chatbot(message,history):
str(message)
return generate_text(message)
gr.ChatInterface(chatbot).launch()
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