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app.py

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 import gradio as gr
-import NumPy
-from transformers import pipeline
-import spaces 
+import requests
 
-pipe = pipeline("text-generation", model="deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base")
+API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct"
+headers = {"Authorization": "Bearer hf_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"}
 
-@spaces.GPU
 def analyze_sentiment(text):
-    # Analyser le sentiment du texte
-    results = pipe(text)
-    # Formater les résultats pour l'affichage
-    sentiments = []
-    for result in results:
-        label = result['label']
-        score = result['score']
-        sentiments.append(f"Sentiment: {label}, Score: {score:.2f}")
-    return "\n".join(sentiments)
+    payload = {
+        "inputs": f"Analyze the sentiment of the following text and respond with either 'heureux' or 'malheureux': {text}"
+    }
+    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
+    result = response.json()
+    
+    sentiment = result[0]['generated_text'].strip().lower()
+    return "heureux" if "heureux" in sentiment else "malheureux"
 
-# Définir les composants d'entrée et de sortie Gradio
-inputs = gr.Textbox(lines=5, label="Entrez votre texte ici")
-outputs = gr.Textbox(label="Résultat de l'analyse des sentiments")
+def gradio_interface(input_text):
+    sentiment = analyze_sentiment(input_text)
+    return sentiment
 
-# Créer l'interface Gradio
-interface = gr.Interface(
-    fn=pipe,
-    inputs=inputs,
-    outputs=outputs,
-    title="Analyse des Sentiments",
-    description="Entrez un texte pour analyser son sentiment (positif, négatif, ou neutre). Le modèle utilisé est un modèle généraliste finement ajusté pour la classification des sentiments."
+iface = gr.Interface(
+    fn=gradio_interface,
+    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="Entrez votre texte ici..."),
+    outputs=gr.Label(num_top_classes=1),
+    title="Analyseur de Sentiment",
+    description="Entrez un texte pour déterminer si le sentiment est 'heureux' ou 'malheureux'."
 )
 
-# Lancer l'interface dans un Space Hugging Face
-if __name__ == "__main__":
-    interface.launch()
+iface.launch()