from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from datasets import load_dataset
import streamlit as st

# Charger le modèle et le tokenizer
model_name = "salmapm/llama2_salma"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# Fonction pour générer du texte
def generate_text(input_text):
    """Génère du texte à partir du modèle."""
    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

# Interface utilisateur avec Streamlit
st.title("Application Llama 2 Salma")

input_text = st.text_input("Entrez votre texte:")

if st.button("Générer"):
    generated_text = generate_text(input_text)
    st.write(generated_text)