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  1. app.py +18 -14
app.py CHANGED
@@ -3,6 +3,7 @@
3
  #Separation Du Code
4
  #Correction Sortie Logs
5
 
 
6
  import os
7
  import gradio as gr
8
  from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
@@ -35,15 +36,6 @@ class ExecutionTimer:
35
  self.start_time = None
36
  return self.last_duration
37
 
38
- def get_status(self):
39
- if self.start_time is not None:
40
- current = self.get_elapsed()
41
- last = f" (précédent: {self.last_duration:.2f}s)" if self.last_duration else ""
42
- return f"En cours... {current:.2f}s{last}"
43
- elif self.last_duration:
44
- return f"Terminé en {self.last_duration:.2f}s"
45
- return "En attente..."
46
-
47
  def generate_text(model_path, prompt, temperature=0.7, max_tokens=2048):
48
  try:
49
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
@@ -92,7 +84,7 @@ def generate_skeleton(model_name, text, temperature, max_tokens):
92
  full_prompt = PREPROMPT + "\n\n" + text
93
  generated_content = generate_text(model_path, full_prompt, temperature, max_tokens)
94
 
95
- status = timer.get_status()
96
  timer.stop()
97
 
98
  return status, generated_content, gr.update(visible=True)
@@ -126,12 +118,22 @@ def create_presentation_file(generated_content):
126
  # Timer global pour le suivi du temps
127
  timer = ExecutionTimer()
128
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
129
  # Interface Gradio
130
  with gr.Blocks(theme=gr.themes.Glass()) as demo:
131
  gr.Markdown(
132
  """
133
  # Générateur de Présentations PowerPoint IA
134
-
135
  Créez des présentations professionnelles automatiquement avec l'aide de l'IA.
136
  """
137
  )
@@ -174,7 +176,7 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Glass()) as demo:
174
  status_output = gr.Textbox(
175
  label="Statut",
176
  lines=10,
177
- value=timer.get_status()
178
  )
179
  generated_content = gr.Textbox(
180
  label="Contenu généré",
@@ -188,8 +190,8 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Glass()) as demo:
188
  )
189
 
190
  def update_status():
191
- """Met à jour le statut avec le temps écoulé"""
192
- return timer.get_status()
193
 
194
  generate_skeleton_btn.click(
195
  fn=generate_skeleton,
@@ -223,3 +225,5 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Glass()) as demo:
223
 
224
  if __name__ == "__main__":
225
  demo.launch()
 
 
 
3
  #Separation Du Code
4
  #Correction Sortie Logs
5
 
6
+
7
  import os
8
  import gradio as gr
9
  from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 
36
  self.start_time = None
37
  return self.last_duration
38
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
39
  def generate_text(model_path, prompt, temperature=0.7, max_tokens=2048):
40
  try:
41
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
 
84
  full_prompt = PREPROMPT + "\n\n" + text
85
  generated_content = generate_text(model_path, full_prompt, temperature, max_tokens)
86
 
87
+ status = "Génération terminée."
88
  timer.stop()
89
 
90
  return status, generated_content, gr.update(visible=True)
 
118
  # Timer global pour le suivi du temps
119
  timer = ExecutionTimer()
120
 
121
+ # Variable partagée pour stocker les logs
122
+ logs = []
123
+
124
+ def log_message(message):
125
+ """Ajoute un message aux logs"""
126
+ logs.append(message)
127
+
128
+ def get_logs():
129
+ """Récupère tous les logs"""
130
+ return "\n".join(logs)
131
+
132
  # Interface Gradio
133
  with gr.Blocks(theme=gr.themes.Glass()) as demo:
134
  gr.Markdown(
135
  """
136
  # Générateur de Présentations PowerPoint IA
 
137
  Créez des présentations professionnelles automatiquement avec l'aide de l'IA.
138
  """
139
  )
 
176
  status_output = gr.Textbox(
177
  label="Statut",
178
  lines=10,
179
+ value="En attente..."
180
  )
181
  generated_content = gr.Textbox(
182
  label="Contenu généré",
 
190
  )
191
 
192
  def update_status():
193
+ """Met à jour le statut avec les logs"""
194
+ return f"Logs:\n{get_logs()}"
195
 
196
  generate_skeleton_btn.click(
197
  fn=generate_skeleton,
 
225
 
226
  if __name__ == "__main__":
227
  demo.launch()
228
+
229
+