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1
- # Importation des bibliothèques nécessaires
2
  import torch
3
  from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModel
4
  import gradio as gr
5
 
6
- # Initialiser le modèle et le tokenizer pour extraire des caractéristiques (instrumental)
 
 
 
7
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ArthurZ/jukebox-1b-lyrics")
8
  model = AutoModel.from_pretrained("ArthurZ/jukebox-1b-lyrics")
9
 
10
- # Fonction pour générer de l'instrumental
11
- def generate_instrumental(prompt):
12
- inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
13
- outputs = model(**inputs)
 
 
 
 
14
 
15
- # Ici, vous pouvez ajouter une logique de conversion des caractéristiques en audio (instrumental)
16
- # Actuellement, on affiche les tenseurs en sortie
17
- return f"Generated instrumental features for: {prompt}"
18
 
19
- # Interface Gradio
20
- def gradio_interface():
21
- # Créer une interface pour générer des instrumentaux
22
- interface = gr.Interface(
23
- fn=generate_instrumental, # Fonction à appeler
24
- inputs="text", # Entrée sous forme de texte (prompt)
25
- outputs="text", # Sortie texte (pour l'instant)
26
- title="Jukebox Instrumental Generator", # Titre
27
- description="Entrez une description pour générer de la musique instrumentale." # Description
28
- )
29
- interface.launch()
30
 
31
- # Lancer l'interface Gradio
32
- gradio_interface()
 
1
+ # Importer les bibliothèques nécessaires
2
  import torch
3
  from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModel
4
  import gradio as gr
5
 
6
+ # Initialiser le pipeline
7
+ pipe = pipeline("feature-extraction", model="ArthurZ/jukebox-1b-lyrics")
8
+
9
+ # Charger le tokenizer et le modèle
10
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ArthurZ/jukebox-1b-lyrics")
11
  model = AutoModel.from_pretrained("ArthurZ/jukebox-1b-lyrics")
12
 
13
+ # Fonction pour traiter l'audio
14
+ def generate_audio(text):
15
+ # Tokeniser le texte
16
+ inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
17
+
18
+ # Générer une sortie avec le modèle
19
+ with torch.no_grad():
20
+ outputs = model(**inputs)
21
 
22
+ # Ici, vous pouvez ajouter du code pour générer un fichier audio
23
+ # À titre d'exemple, on retourne juste les embeddings générés
24
+ return outputs.last_hidden_state.mean().numpy()
25
 
26
+ # Créer l'interface Gradio
27
+ interface = gr.Interface(fn=generate_audio, inputs="text", outputs="text", title="Jukebox Lyrics Model")
 
 
 
 
 
 
 
 
 
28
 
29
+ # Lancer l'interface
30
+ interface.launch()