Create app.py

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+import gradio as gr
+from transformers import AutoProcessor, AutoModelForDocumentClassification
+from PIL import Image
+import torch
+
+# Charger le modèle et le processeur
+model_name = "impira/layoutlm-document-classifier"
+processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForDocumentClassification.from_pretrained(model_name)
+
+def classify_document(image):
+    # Préparer l'image pour le modèle
+    inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
+    
+    # Obtenir la prédiction
+    with torch.no_grad():
+        logits = model(**inputs).logits
+
+    # Convertir les logits en probabilités
+    probabilities = torch.nn.functional.softmax(logits, dim=-1)
+    predicted_class = torch.argmax(probabilities, dim=-1).item()
+
+    # Retourner la classe prédite et les probabilités
+    return f"Classe prédite : {model.config.id2label[predicted_class]}"
+
+# Interface Gradio
+interface = gr.Interface(
+    fn=classify_document,
+    inputs=gr.Image(type="pil", label="Téléchargez votre document"),
+    outputs="text",
+    title="Classification de Documents avec LayoutLM",
+    description="Ce modèle classifie les documents en fonction de leur contenu et de leur mise en page."
+)
+
+# Lancer l'application
+interface.launch()