# Importation des bibliothèques nécessaires
import torch
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModel
import gradio as gr

# Initialiser le modèle et le tokenizer pour extraire des caractéristiques (instrumental)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ArthurZ/jukebox-1b-lyrics")
model = AutoModel.from_pretrained("ArthurZ/jukebox-1b-lyrics")

# Fonction pour générer de l'instrumental
def generate_instrumental(prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model(**inputs)
    
    # Ici, vous pouvez ajouter une logique de conversion des caractéristiques en audio (instrumental)
    # Actuellement, on affiche les tenseurs en sortie
    return f"Generated instrumental features for: {prompt}"

# Interface Gradio
def gradio_interface():
    # Créer une interface pour générer des instrumentaux
    interface = gr.Interface(
        fn=generate_instrumental,  # Fonction à appeler
        inputs="text",             # Entrée sous forme de texte (prompt)
        outputs="text",            # Sortie texte (pour l'instant)
        title="Jukebox Instrumental Generator",  # Titre
        description="Entrez une description pour générer de la musique instrumentale."  # Description
    )
    interface.launch()

# Lancer l'interface Gradio
gradio_interface()