app.py

import gradio as gr
from transformers import pipeline
import random
import time

# Création du pipeline pour le modèle de Hugging Face
pipe = pipeline(task='text-generation', model='meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf')

# Création de l'interface Gradio
with gr.Blocks() as demo:
    chatbot = gr.Chatbot()
    msg = gr.Textbox()
    clear = gr.ClearButton([msg, chatbot])

    def respond(message, chat_history):
        # Utilisation du modèle de Hugging Face pour générer une réponse
        bot_message = pipe(message, max_length=50)[0]['generated_text']
        chat_history.append((message, bot_message))
        time.sleep(2)
        return "", chat_history

    msg.submit(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot])

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()