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-from transformers import pipeline
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 import gradio as gr
 
-# Crée le pipeline de génération avec GPT-2
-generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
+# Nom du modèle léger français
+model_name = "dbddv01/gpt2-french-small"
+
+# Charger tokenizer et modèle
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
 
-# Fonction de génération
 def generate_text(prompt):
-    result = generator(prompt, max_length=30, num_return_sequences=1, do_sample=True, temperature=0.7)
-    return result[0]['generated_text']
+    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
+    outputs = model.generate(
+        inputs.input_ids,
+        max_length=150,
+        do_sample=True,
+        temperature=0.7,
+        top_p=0.9,
+        top_k=50,
+        repetition_penalty=1.1,
+        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
+    )
+    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
 
-# Interface Gradio
-demo = gr.Interface(
+# Interface simple avec Gradio
+iface = gr.Interface(
     fn=generate_text,
-    inputs="text",
+    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="Écris ton texte ici..."),
     outputs="text",
-    title="Mijo Text Generator",
-    description="Tapez une phrase, et l’IA continue avec GPT-2 !"
+    title="Générateur de texte libre français léger"
 )
 
-demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
+if __name__ == "__main__":
+    iface.launch()