#broken GenDoc_06
import gradio as gr
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Chargement du modèle
model_name = "MisterAI/jpacifico_Chocolatine-3B-Instruct-DPO-v1.2"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# Fonction pour générer une réponse
def generate_response(input_text):
    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return response

# Création de la fenêtre de chat
demo = gr.Interface(
    fn=generate_response,
    inputs="text",
    outputs="text",
    title="Chat avec le modèle",
    description="Entrez votre message pour obtenir une réponse du modèle"
)

# Lancement de la démo
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()