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import requests
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import gradio as gr
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import
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import os
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api_token = os.environ.get("TOKEN")
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API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/meta-llama/Meta-llama-3-8B-Instruct"
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headers = {"Authorization": f"Bearer {api_token}"}
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def query(payload):
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response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
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return response.json()
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def
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response = query({"inputs": prompt})
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#
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)
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#
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iface.launch()
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import gradio as gr
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import requests
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import os
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+
import random
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+
# Configuration de l'API
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7 |
+
API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/gpt2"
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api_token = os.environ.get("TOKEN")
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headers = {"Authorization": f"Bearer {api_token}"}
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10 |
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def query(payload):
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response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
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return response.json()
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+
def generate_yes_no_response(question):
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+
# Créez un prompt qui demande explicitement une réponse Oui/Non
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+
prompt = f"Réponds par 'Oui' ou 'Non' à la question suivante : {question}"
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+
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+
# Faites la requête à l'API
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response = query({"inputs": prompt})
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+
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+
# Extrayez le texte de la réponse
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+
if isinstance(response, list) and len(response) > 0:
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+
full_response = response[0].get('generated_text', '')
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+
else:
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+
full_response = str(response) # Fallback si la réponse n'est pas comme prévu
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+
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+
# Analysez la réponse pour extraire Oui ou Non
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29 |
+
if "oui" in full_response.lower():
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return "Oui"
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31 |
+
elif "non" in full_response.lower():
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32 |
+
return "Non"
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33 |
+
else:
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34 |
+
# Si la réponse n'est ni oui ni non, choisissez aléatoirement
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35 |
+
return random.choice(["Oui", "Non"])
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36 |
+
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37 |
+
# Fonction pour l'interface Gradio
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+
def chatbot(message, history):
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+
response = generate_yes_no_response(message)
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+
return response
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41 |
+
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42 |
+
# Création de l'interface Gradio
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43 |
+
iface = gr.ChatInterface(
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+
fn=chatbot,
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+
title="Chatbot Oui/Non",
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46 |
+
description="Posez une question, et je répondrai par Oui ou Non."
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)
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49 |
+
# Lancement de l'interface
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50 |
iface.launch()
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