File size: 1,468 Bytes
e843947
d46fa4f
fb64d41
4ffc5f1
 
e843947
 
867427f
d43b4cf
 
 
e843947
62f2a72
2da4e53
e843947
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1a67d0c
fb64d41
d7b565c
efba1b1
fb64d41
 
 
b96ef93
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
import os
import gradio as gr
import requests
import spaces 

# Récupérer le token depuis les secrets
api_token = os.environ.get("HF_API_TOKEN")

API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_token}"}
@spaces.GPU

def analyze_sentiment(text):
    payload = {"inputs": text}
    try:
        response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
        response.raise_for_status()  # Lève une exception pour les codes d'erreur HTTP
        result = response.json()
        
        if isinstance(result, list) and len(result) > 0 and isinstance(result[0], list):
            sentiment_scores = result[0]
            sentiment = "heureux" if sentiment_scores[1] > sentiment_scores[0] else "malheureux"
            return sentiment
        else:
            return "Erreur: Format de réponse inattendu"
    except requests.RequestException as e:
        return f"Erreur de requête: {str(e)}"
    except Exception as e:
        return f"Erreur inattendue: {str(e)}"

def gradio_interface(input_text):
    return analyze_sentiment(input_text)

iface = gr.Interface(
    fn=gradio_interface,
    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="Entrez votre texte ici..."),
    outputs=gr.Label(num_top_classes=1),
    title="Analyseur de Sentiment",
    description="Entrez un texte pour déterminer si le sentiment est 'heureux' ou 'malheureux'."
)

iface.launch()