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+ # Importation des bibliothèques nécessaires
2
+ import torch
3
+ from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModel
4
+ import gradio as gr
5
+
6
+ # Initialiser le modèle et le tokenizer pour extraire des caractéristiques (instrumental)
7
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ArthurZ/jukebox-1b-lyrics")
8
+ model = AutoModel.from_pretrained("ArthurZ/jukebox-1b-lyrics")
9
+
10
+ # Fonction pour générer de l'instrumental
11
+ def generate_instrumental(prompt):
12
+ inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
13
+ outputs = model(**inputs)
14
+
15
+ # Ici, vous pouvez ajouter une logique de conversion des caractéristiques en audio (instrumental)
16
+ # Actuellement, on affiche les tenseurs en sortie
17
+ return f"Generated instrumental features for: {prompt}"
18
+
19
+ # Interface Gradio
20
+ def gradio_interface():
21
+ # Créer une interface pour générer des instrumentaux
22
+ interface = gr.Interface(
23
+ fn=generate_instrumental, # Fonction à appeler
24
+ inputs="text", # Entrée sous forme de texte (prompt)
25
+ outputs="text", # Sortie texte (pour l'instant)
26
+ title="Jukebox Instrumental Generator", # Titre
27
+ description="Entrez une description pour générer de la musique instrumentale." # Description
28
+ )
29
+ interface.launch()
30
+
31
+ # Lancer l'interface Gradio
32
+ gradio_interface()