import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Optionnel : modèle public GPT-2 pour des réponses réelles
generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")

def respond(message, history):
    history = history or []
    
    # Ajouter message utilisateur
    user_msg = message
    # Générer réponse via GPT-2
    answer = generator(message, max_length=50, do_sample=True)[0]["generated_text"]
    
    # Ajouter à l'historique sous forme tuple (ancien template 3.x)
    history.append((user_msg, answer))
    
    return history

# Interface Gradio 3.43
iface = gr.ChatInterface(respond, title="Chat Demo")
iface.launch()