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1 |
+
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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11 |
+
def generate_response(prompt):
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12 |
+
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 |
+
return response
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16 |
+
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17 |
+
# Configuration de l'application Streamlit
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+
st.title("Chatbot Mistral")
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19 |
+
st.write("Posez une question au chatbot :")
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20 |
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21 |
+
# Zone de texte pour l'entrée utilisateur
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22 |
+
user_input = st.text_input("Vous :")
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23 |
+
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24 |
+
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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