Update app.py

app.py

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-from transformers import pipeline, Conversation, ConversationalPipeline
+from transformers import pipeline, Conversation
 import gradio as gr
+import os
 
-import spaces 
-
-
-@space.gpu
 # Charger le modèle GPT de Hugging Face
-# Use a pipeline as a high-level helper
+model_id = "deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat"
+pipe = pipeline("text-generation", model=model_id)
 
-messages = [
-    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
-]
-pipe = pipeline("text-generation", model="deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat")
-pipe(messages)
 # Consigne que le modèle suivra pour chaque chat
 system_message = "You are a helpful assistant that always responds in a friendly manner."
 
@@ -21,17 +14,19 @@ def generate_response(user_message, history):
     # Ajouter le message système au début de l'historique des messages
     messages = [{"role": "system", "content": system_message}] + [{"role": "user", "content": user_message}]
     
-    # Créer une conversation avec l'historique des messages
+    # Préparer les entrées pour le modèle
     conversation = Conversation()
     for message in messages:
         if message["role"] == "user":
             conversation.add_user_input(message["content"])
         else:
             conversation.append_response(message["content"])
-
+    
     # Générer une réponse
-    result = chat_pipeline(conversation)
-    response = result.generated_responses[-1]
+    result = pipe(conversation)
+    response = result[-1]['generated_text']
+    
+    # Mettre à jour l'historique
     history.append((user_message, response))
     return history, response