Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 3,175 Bytes
ba2cd16 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 | import streamlit as st
import requests
# URL de votre Google Cloud Function déployée (vous pouvez la modifier ici si elle change)
CLOUD_FUNCTION_URL = "https://us-central1-projet-10-498214.cloudfunctions.net/api-recommandation"
# --- Page Config ---
st.set_page_config(
page_title="My Content — Recommandations",
page_icon="📚",
layout="centered",
)
# --- Header ---
st.title("📚 My Content")
st.subheader("Système de Recommandation d'Articles")
st.markdown("---")
# --- Interface utilisateur ---
col1, col2 = st.columns(2)
with col1:
st.markdown("### 👤 Sélectionner un utilisateur")
# L'utilisateur choisit un ID entre 0 et 1000 pour tester
selected_user = st.number_input(
"ID de l'utilisateur (ex: 0)",
min_value=0,
max_value=100000,
value=0,
step=1
)
with col2:
st.markdown("### ⚙️ Modèle de recommandation")
# Choix entre Collaboratif et Content-based
model_choice = st.radio(
"Choisissez l'algorithme :",
options=["Filtrage Collaboratif", "Content-Based"],
index=0
)
# Conversion du choix en booléen pour l'API
is_collaborative = True if model_choice == "Filtrage Collaboratif" else False
st.markdown("---")
# --- Bouton d'action ---
if st.button("🔍 Obtenir les recommandations", type="primary", use_container_width=True):
with st.spinner("Génération des recommandations en cours... (Appel Serverless)"):
try:
# Paramètres de la requête
params = {
"user_id": selected_user,
"is_collaborative": str(is_collaborative).lower() # 'true' ou 'false'
}
# Appel à la Cloud Function
response = requests.get(CLOUD_FUNCTION_URL, params=params, timeout=15)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
recommendations = data.get("recommendations", [])
model_used = data.get("model", "inconnu")
# Affichage des résultats
st.success(f"✅ Recommandations générées avec succès via **{model_used}**")
st.markdown(f"### Top 5 des articles pour l'utilisateur {selected_user} :")
for i, article_id in enumerate(recommendations, 1):
# Affichage visuel amélioré
st.info(f"**Recommandation #{i}** : Article ID `{article_id}`")
elif response.status_code == 404:
st.warning(f"⚠️ L'utilisateur {selected_user} n'a pas été trouvé dans la matrice de données.")
else:
st.error(f"❌ Erreur de l'API (Code {response.status_code}) : {response.text}")
except requests.exceptions.RequestException as e:
st.error(f"❌ Impossible de se connecter à la Google Cloud Function. Erreur : {e}")
# --- Footer ---
st.markdown("---")
st.markdown(
"<div style='text-align: center; color: #888;'>"
"My Content MVP — Démo Serverless Google Cloud Functions"
"</div>",
unsafe_allow_html=True,
)
|