from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import gradio as gr

# 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)

def generate_text(prompt):
    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 simple avec Gradio
iface = gr.Interface(
    fn=generate_text,
    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="Écris ton texte ici..."),
    outputs="text",
    title="Générateur de texte libre français léger"
)

if __name__ == "__main__":
    iface.launch()