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import streamlit as st
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
# Chargement du modèle Mistral
model_name = "mistral/mistral-model" # Remplacez par le nom exact du modèle
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# Fonction pour générer des réponses
def generate_response(prompt):
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs['input_ids'], max_length=150)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return response
# Configuration de l'application Streamlit
st.title("Chatbot Mistral")
st.write("Posez une question au chatbot :")
# Zone de texte pour l'entrée utilisateur
user_input = st.text_input("Vous :")
if st.button("Envoyer"):
if user_input:
with st.spinner("Génération de la réponse..."):
response = generate_response(user_input)
st.write("Chatbot :", response)
else:
st.write("Veuillez entrer un message.")
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