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app.py

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+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+from PIL import Image
+import torch
+from torchvision import transforms
+
+# MODELES
+INGREDIENT_MODEL_ID = "stchakman/Fridge_Items_Model"
+RECIPE_MODEL_ID = "flax-community/t5-recipe-generation"
+
+# PIPELINES
+ingredient_classifier = pipeline(
+    "image-classification",
+    model=INGREDIENT_MODEL_ID,
+    device=0 if torch.cuda.is_available() else -1,
+    top_k=4
+)
+
+recipe_generator = pipeline(
+    "text2text-generation",
+    model=RECIPE_MODEL_ID,
+    device=0 if torch.cuda.is_available() else -1
+)
+
+# AUGMENTATION
+augment = transforms.Compose([
+    transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),
+    transforms.RandomRotation(10),
+    transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2),
+])
+
+# FONCTION PRINCIPALE
+def generate_recipe(image: Image.Image):
+    yield "🔄 Traitement de l'image... Veuillez patienter."
+
+    # Augmentation
+    image_aug = augment(image)
+
+    # Classification
+    results = ingredient_classifier(image_aug)
+    ingredients = [res["label"] for res in results]
+    ingredient_str = ", ".join(ingredients)
+
+    yield f"🥕 Ingrédients détectés : {ingredient_str}\n\n🍳 Génération de la recette..."
+    prompt = f"Ingredients: {ingredient_str}. Recipe:"
+    recipe = recipe_generator(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True)[0]["generated_text"]
+    yield f"### 🥕 Ingrédients détectés :\n{ingredient_str}\n\n### 🍽️ Recette générée :\n{recipe}"
+
+# INTERFACE
+interface = gr.Interface(
+    fn=generate_recipe,
+    inputs=gr.Image(type="pil", label="📷 Image de vos ingrédients"),
+    outputs=gr.Markdown(),
+    title="🥕 Générateur de Recettes 🧑‍🍳",
+    description="Dépose une image d'ingrédients pour obtenir une recette automatiquement générée à partir d'un modèle IA.",
+    allow_flagging="never"
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    interface.launch(share=True)