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+from transformers import pipeline
+import gradio as gr
+import joblib
+#charger le model et le tokenizer
+model_=joblib.load('model.joblib')
+tokenizer_=joblib.load('tokenizer.joblib')
+def blagueur(prompt):
+    inputs = tokenizer_(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, padding="max_length", max_length=128)
+    outputs = model_.generate(
+        input_ids=inputs["input_ids"],
+        attention_mask=inputs["attention_mask"],
+        max_length=64,
+        num_beams=5,
+        do_sample=True,
+        temperature=0.9
+    )
+    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+
+# Configuration de l'interface Gradio
+demo = gr.Interface(
+    fn=blagueur,
+    inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Demandez-moi une blague..."),
+    outputs="text",
+    title="Chatbot Comique",
+    description="Un chatbot qui raconte des blagues. Demandez-lui une blague et il vous fera rire!",
+    examples=[
+        ["Raconte-moi une blague"],
+        ["Dis-moi une blague sur les animaux"],
+        ["Blague sur les informaticiens"]
+    ],
+    theme='shivi/calm_seafoam'
+)
+
+demo.launch()