Create frontend.py

frontend.py

@@ -0,0 +1,46 @@
+# frontend.py
+import os
+import requests
+import streamlit as st
+
+API_URL = os.getenv("API_URL", "http://localhost:8000")
+
+st.set_page_config(page_title="StackOverflow Tagger", layout="wide")
+st.title("🔖 StackOverflow Tag Predictor")
+
+st.write(
+    "Entrez une question (titre + description éventuellement) et récupérez "
+    "les probabilités des tags prédits par le modèle."
+)
+
+question = st.text_area("Question StackOverflow", height=200, placeholder="Ex: How to fine-tune BERT for multi-label classification?")
+top_k = st.slider("Nombre de tags à afficher (top_k)", min_value=1, max_value=20, value=5)
+
+if st.button("Prédire") and question.strip():
+    try:
+        with st.spinner("Prédiction en cours..."):
+            resp = requests.post(
+                f"{API_URL}/predict",
+                json={"text": question, "top_k": top_k},
+                timeout=60,
+            )
+        resp.raise_for_status()
+        data = resp.json()
+        tags = data.get("tags", [])
+
+        if not tags:
+            st.warning("Aucun tag renvoyé par l'API.")
+        else:
+            st.subheader("Résultats")
+            for t in tags:
+                st.write(f"- **{t['label']}** — probabilité : `{t['score']:.4f}`")
+
+            # Petit graphe des probas
+            st.subheader("Distribution des probabilités (top_k)")
+            scores = {t["label"]: t["score"] for t in tags}
+            st.bar_chart(scores)
+
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Erreur lors de l'appel à l'API : {e}")
+elif st.button("Prédire") and not question.strip():
+    st.warning("Merci d'entrer une question.")