Update app.py

app.py

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-from fastapi import FastAPI
-from pydantic import BaseModel
+import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# Création de l'app FastAPI
-app = FastAPI()
-
-# Chargement du modèle Hugging Face (T5 pour text2text)
+# Création du pipeline de génération
 model = pipeline("text2text-generation", model="t5-small")
 
-# Définition du format d'entrée
-class Prompt(BaseModel):
-    prompt: str
-
-# Endpoint d'API
-@app.post("/generate")
-def generate_text(prompt: Prompt):
+# Fonction d'inférence
+def chat(prompt):
     try:
-        output = model(prompt.prompt, max_length=100)
-        return {"result": output[0]["generated_text"]}
+        result = model(prompt, max_length=100)
+        return result[0]["generated_text"]
     except Exception as e:
-        return {"error": str(e)}
+        return f"Erreur : {str(e)}"
+
+# Interface Gradio
+interface = gr.Interface(
+    fn=chat,
+    inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Écris quelque chose..."),
+    outputs="text",
+    title="T5 Chatbot",
+    description="API de génération avec T5-small"
+)
+
+# Lancement du serveur Gradio
+interface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)