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-# Importer les bibliothèques nécessaires
 import torch
-from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModel
+from transformers import pipeline, AutoModel, AutoTokenizer
 import gradio as gr
 
-# Initialiser le pipeline avec "ignore_mismatched_sizes=True"
-pipe = pipeline("feature-extraction", model="ArthurZ/jukebox-1b-lyrics", ignore_mismatched_sizes=True)
+# Load the model and tokenizer from Hugging Face
+model_name = "openai/jukebox-1b-lyrics"
 
-# Charger le tokenizer et le modèle avec "ignore_mismatched_sizes=True"
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ArthurZ/jukebox-1b-lyrics", ignore_mismatched_sizes=True)
-model = AutoModel.from_pretrained("ArthurZ/jukebox-1b-lyrics", ignore_mismatched_sizes=True)
+# Load tokenizer and model
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModel.from_pretrained(model_name, ignore_mismatched_sizes=True)
 
-# Fonction pour traiter l'audio
-def generate_audio(text):
-    # Tokeniser le texte
-    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
-    
-    # Générer une sortie avec le modèle
-    with torch.no_grad():
-        outputs = model(**inputs)
-    
-    # Ici, vous pouvez ajouter du code pour générer un fichier audio
-    # À titre d'exemple, on retourne juste les embeddings générés
-    return outputs.last_hidden_state.mean().numpy()
+# Define a function for Gradio that uses the model to generate music
+def generate_music(prompt):
+    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
+    outputs = model(**inputs)
+    return "Generated instrumental music or lyrics"  # Replace with actual music processing
 
-# Créer l'interface Gradio
-interface = gr.Interface(fn=generate_audio, inputs="text", outputs="text", title="Jukebox Lyrics Model")
+# Set up Gradio interface
+interface = gr.Interface(
+    fn=generate_music,
+    inputs="text",
+    outputs="text",
+    title="Jukebox Music Generator",
+    description="Enter a prompt to generate instrumental music using the Jukebox 1B Lyrics model."
+)
 
-# Lancer l'interface
+# Launch the interface
 interface.launch()