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@@ -3,22 +3,25 @@ from transformers import pipeline
 import spaces 
 
 # Charger le pipeline de classification des sentiments
-sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis", model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
 
-@spaces.GPU 
+
+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 = sentiment_analyzer(text)
-    # Retourner le résultat sous forme de texte
-    sentiment = result[0]['label']
-    score = result[0]['score']
-    return f"Sentiment: {sentiment}, Score: {score:.2f}"
+    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=analyze_sentiment,
-    inputs="text",
+    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)."