Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
+import torch
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 
-def chatbot_response(message):
-    return f"Tu as dit : {message}"
+# Charger ton modèle fine-tuné depuis Hugging Face
+MODEL_NAME = "fatmata/psybot"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME)
 
-# Désactiver le flagging pour éviter l'erreur de permission
-iface = gr.Interface(fn=chatbot_response, inputs="text", outputs="text", allow_flagging="never")
+# Fonction pour générer une réponse
+def generate_response(user_input):
+    """ Génère une réponse du chatbot PsyBot """
+    prompt = f"<|startoftext|><|user|> {user_input} <|bot|>"
+    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids.to(model.device)
+    
+    with torch.no_grad():
+        output = model.generate(
+            inputs,
+            max_new_tokens=100,
+            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,  
+            eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
+            do_sample=True,
+            temperature=0.7,
+            top_k=50,
+            top_p=0.9,
+            repetition_penalty=1.2
+        )
+    
+    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
 
+    if "<|bot|>" in response:
+        response = response.split("<|bot|>")[-1].strip()
+    
+    return response
+
+# Interface Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=generate_response,  # Fonction qui génère la réponse
+    inputs="text",         # Champ d'entrée texte
+    outputs="text",        # Champ de sortie texte
+    title="PsyBot - Chatbot Psychologue",  
+    description="Posez vos questions et obtenez une réponse de PsyBot."
+)
+
+# Lancer l'application
 iface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)