app.py

import gradio as gr
from transformers import pipeline
import spaces 

# Charger le pipeline de classification des sentiments


pipe = pipeline("text-generation", model="deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base")@spaces.GPU 

@spaces.GPU

def analyze_sentiment(text):
    # Analyser le sentiment du texte
    result = pipe(text)
    for result in results:
        label = result['label']
        score = result['score']
        sentiments.append(f"Sentiment: {label}, Score: {score:.2f}")
    return "\n".join(sentiments)

# Créer l'interface Gradio
interface = gr.Interface(
    fn=pipe
    inputs=gr.inputs.Textbox(lines=5, placeholder="Entrez votre texte ici..."),
    outputs="text",
    title="Analyse des Sentiments",
    description="Entrez un texte pour analyser son sentiment (positif, négatif ou neutre)."
)

# Lancer l'interface dans un Space Hugging Face
if __name__ == "__main__":
    interface.launch()