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| 1 |
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import streamlit as st
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| 2 |
+
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
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| 3 |
+
import torch
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| 4 |
+
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| 5 |
+
# Chargement du modèle Mistral
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| 6 |
+
model_name = "mistral/mistral-model" # Remplacez par le nom exact du modèle
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| 7 |
+
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
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| 8 |
+
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
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| 9 |
+
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| 10 |
+
# Fonction pour générer des réponses
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+
def generate_response(prompt):
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| 12 |
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inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
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| 13 |
+
outputs = model.generate(inputs['input_ids'], max_length=150)
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| 14 |
+
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
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| 15 |
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return response
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+
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# Configuration de l'application Streamlit
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st.title("Chatbot Mistral")
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st.write("Posez une question au chatbot :")
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| 21 |
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# Zone de texte pour l'entrée utilisateur
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user_input = st.text_input("Vous :")
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| 23 |
+
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| 24 |
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if st.button("Envoyer"):
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| 25 |
+
if user_input:
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| 26 |
+
with st.spinner("Génération de la réponse..."):
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| 27 |
+
response = generate_response(user_input)
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| 28 |
+
st.write("Chatbot :", response)
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| 29 |
+
else:
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| 30 |
+
st.write("Veuillez entrer un message.")
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