app.py

# 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()