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1
+ import gradio as gr
2
+ from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
3
+ import torch
4
+
5
+ # Charger le modèle
6
+ model_name = "bigcode/starcoder2-15b-instruct-v0.1"
7
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
8
+ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
9
+ model_name,
10
+ torch_dtype=torch.float16,
11
+ device_map="auto"
12
+ )
13
+
14
+ # Fonction pour générer du texte
15
+ def generate_text(prompt):
16
+ inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
17
+ outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=200)
18
+ return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
19
+
20
+ # Interface utilisateur Gradio
21
+ interface = gr.Interface(
22
+ fn=generate_text,
23
+ inputs=gr.Textbox(label="Entrez votre instruction"),
24
+ outputs=gr.Textbox(label="Résultat généré"),
25
+ title="StarCoder2-15B-Instruct"
26
+ )
27
+
28
+ # Lancer l'application
29
+ interface.launch()