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app.py CHANGED
@@ -2,6 +2,7 @@ import torch
2
  import os
3
  import requests
4
  import spaces
 
5
 
6
  api_token = os.environ.get("TOKEN")
7
 
@@ -19,28 +20,17 @@ output = query({
19
  })
20
  def analyze_sentiment(text):
21
  # Construire le prompt
22
- prompt = f"""Tu es un analyseur de sentiment. Ton rôle est d'évaluer le sentiment général du texte fourni. Réponds uniquement par 'positif' ou 'négatif'. N'ajoute aucune explication. Voici le texte à analyser :
23
 
24
- {text}
25
 
26
- Sentiment :"""
27
-
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- # Tokenizer le prompt
29
- inputs = prompt
30
-
31
- # Générer la réponse
32
- with torch.no_grad():
33
- outputs = headers.generate(
34
- **inputs,
35
- max_new_tokens=1,
36
- num_return_sequences=1,
37
- temperature=0.1,
38
- top_p=0.9, # Ajuster le top_p pour contrôler la diversité
39
- )
40
-
41
- # Décoder et retourner la réponse
42
- response = outputs[0]
43
- return response.split("Sentiment :")[-1].strip()
44
 
 
 
45
 
 
 
 
 
 
46
 
 
 
2
  import os
3
  import requests
4
  import spaces
5
+ import gradio as gr
6
 
7
  api_token = os.environ.get("TOKEN")
8
 
 
20
  })
21
  def analyze_sentiment(text):
22
  # Construire le prompt
23
+ prompt = f"Tu es un analyseur de sentiment. Ton rôle est d'évaluer le sentiment général du texte fourni. Réponds uniquement par 'positif' ou 'négatif'. N'ajoute aucune explication. Voici le texte à analyser :{text}"
24
 
 
25
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
26
 
27
+ def greet(name, intensity):
28
+ return "Hello, " + name + "!" * int(intensity)
29
 
30
+ demo = gr.Interface(
31
+ fn=greet,
32
+ inputs=["text"],
33
+ outputs=["text"],
34
+ )
35
 
36
+ demo.launch()