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app.py

@@ -3,7 +3,37 @@ from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 import torch
 
 # Chargement du modèle Mistral
-model_name = "mistral/mistral-model"  # Remplacez par le nom exact du modèle
+import streamlit as st
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+import torch
+
+# Chargement du modèle Mistral
+model_name = "mistralai/Ministral-8B-Instruct-2410"
+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.")
+
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)