import os import gradio as gr from huggingface_hub import hf_hub_download from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from pptx import Presentation from pptx.util import Inches, Pt from pptx.enum.text import PP_ALIGN from huggingface_hub import login import torch # Préprompt amélioré pour une meilleure structuration PREPROMPT = """Vous êtes un assistant IA chargé de générer une présentation PowerPoint. Générez une présentation structurée en suivant ce format EXACT: TITRE: [Titre principal de la présentation] DIAPO 1: Titre: [Titre de la diapo] Points: - Point 1 - Point 2 - Point 3 DIAPO 2: Titre: [Titre de la diapo] Points: - Point 1 - Point 2 - Point 3 [Continuez avec ce format pour chaque diapositive] Analysez le texte suivant et créez une présentation claire et professionnelle :""" # Authentification HuggingFace token = os.getenv('Authentification_HF') login(token) model_id = "mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407" # Initialisation du modèle avec des paramètres de contexte plus grands tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto") def parse_presentation_content(content): """Parse le contenu généré en sections pour les diapositives""" slides = [] current_slide = None for line in content.split('\n'): line = line.strip() if line.startswith('TITRE:'): slides.append({'type': 'title', 'title': line[6:].strip()}) elif line.startswith('DIAPO'): if current_slide: slides.append(current_slide) current_slide = {'type': 'content', 'title': '', 'points': []} elif line.startswith('Titre:') and current_slide: current_slide['title'] = line[6:].strip() elif line.startswith('- ') and current_slide: current_slide['points'].append(line[2:].strip()) if current_slide: slides.append(current_slide) return slides def create_presentation(slides): """Crée la présentation PowerPoint à partir des sections parsées""" prs = Presentation() # Première diapo (titre) title_slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[0]) title_slide.shapes.title.text = slides[0]['title'] # Autres diapos for slide in slides[1:]: content_slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[1]) content_slide.shapes.title.text = slide['title'] if slide['points']: body = content_slide.shapes.placeholders[1].text_frame body.clear() for point in slide['points']: p = body.add_paragraph() p.text = point p.level = 0 return prs def generate_presentation(text): # Ajout du préprompt au texte de l'utilisateur full_prompt = PREPROMPT + "\n\n" + text # Génération du contenu avec le modèle inputs = tokenizer.apply_chat_template( [{"role": "user", "content": full_prompt}], return_tensors="pt", return_dict=True ) # Suppression du paramètre 'stop' qui n'est pas supporté outputs = model.generate( **inputs, max_new_tokens=4096, temperature=0.3 ) # Extraction du texte généré generated_content = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) # Parse le contenu et crée la présentation slides = parse_presentation_content(generated_content) prs = create_presentation(slides) # Sauvegarde de la présentation output_path = "presentation.pptx" prs.save(output_path) return f"Présentation générée avec succès ! Vous pouvez la télécharger ici : {os.path.abspath(output_path)}" # Interface Gradio avec thème sombre personnalisé css = """ .gradio-container { background-color: #1a1a1a !important; color: #ffffff !important; } .input-textbox, .output-textbox { background-color: #2d2d2d !important; color: #ffffff !important; border: 1px solid #404040 !important; } .label-text { color: #ffffff !important; } """ # Interface Gradio avec une zone de texte plus grande et thème sombre demo = gr.Interface( fn=generate_presentation, inputs=gr.Textbox( lines=10, label="Entrez votre texte", max_lines=50, placeholder="Décrivez le contenu que vous souhaitez pour votre présentation...", ), outputs=gr.Textbox(label="Statut"), title="Générateur de Présentations PowerPoint", description="Entrez votre texte et obtenez une présentation PowerPoint générée automatiquement.", theme="darkhuggingface", # Utilisation du thème sombre de HuggingFace css=css # Application du CSS personnalisé ) if __name__ == "__main__": demo.launch()