import gradio as gr
from transformers import pipeline
import spaces 

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

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

# Définir les composants d'entrée et de sortie Gradio
inputs = gr.Textbox(lines=5, label="Entrez votre texte ici")
outputs = gr.Textbox(label="Résultat de l'analyse des sentiments")

# Créer l'interface Gradio
interface = gr.Interface(
    fn=pipe,
    inputs=inputs,
    outputs=outputs,
    title="Analyse des Sentiments",
    description="Entrez un texte pour analyser son sentiment (positif, négatif, ou neutre). Le modèle utilisé est un modèle généraliste finement ajusté pour la classification des sentiments."
)

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