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import os
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import requests
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import spaces
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import gradio as gr
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import re
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api_token = os.environ.get("TOKEN")
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API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct"
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headers = {"Authorization": f"Bearer {api_token}"}
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@spaces.GPU
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def query(payload):
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def analyze_sentiment(text):
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prompt = f"
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output = query({
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"inputs": prompt,
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})
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if isinstance(output, list) and len(output) > 0:
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if 'positif' in response:
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return "positif"
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elif 'négatif' in response:
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return "négatif"
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else:
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return "Sentiment non détecté"
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else:
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return "Erreur: Réponse inattendue de l'API"
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demo = gr.Interface(
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fn = analyze_sentiment,
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inputs=["text"],
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import torch
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import os
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import requests
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import spaces
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import gradio as gr
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6 |
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7 |
api_token = os.environ.get("TOKEN")
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9 |
API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct"
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10 |
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_token}"}
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11 |
+
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12 |
@spaces.GPU
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13 |
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14 |
def query(payload):
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+
response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
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+
return response.json()
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+
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def analyze_sentiment(text):
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+
prompt = f"Tu es un analyseur de sentiment. Ton rôle est d'évaluer le sentiment général du texte fourni. Réponds uniquement par 'positif' ou 'négatif'. N'ajoute aucune explication. Voici le texte à analyser : {text}"
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+
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output = query({
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"inputs": prompt,
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})
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24 |
+
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+
# Assurez-vous de gérer correctement la sortie de l'API
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if isinstance(output, list) and len(output) > 0:
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+
return output[0].get('generated_text', 'Erreur: Réponse inattendue')
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else:
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return "Erreur: Réponse inattendue de l'API"
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+
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demo = gr.Interface(
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fn = analyze_sentiment,
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inputs=["text"],
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