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# Importer les bibliothèques nécessaires
import torch
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModel
import gradio as gr
# Initialiser le pipeline avec "ignore_mismatched_sizes=True"
pipe = pipeline("feature-extraction", model="ArthurZ/jukebox-1b-lyrics", ignore_mismatched_sizes=True)
# Charger le tokenizer et le modèle avec "ignore_mismatched_sizes=True"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ArthurZ/jukebox-1b-lyrics", ignore_mismatched_sizes=True)
model = AutoModel.from_pretrained("ArthurZ/jukebox-1b-lyrics", ignore_mismatched_sizes=True)
# Fonction pour traiter l'audio
def generate_audio(text):
# Tokeniser le texte
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
# Générer une sortie avec le modèle
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
# Ici, vous pouvez ajouter du code pour générer un fichier audio
# À titre d'exemple, on retourne juste les embeddings générés
return outputs.last_hidden_state.mean().numpy()
# Créer l'interface Gradio
interface = gr.Interface(fn=generate_audio, inputs="text", outputs="text", title="Jukebox Lyrics Model")
# Lancer l'interface
interface.launch()
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