Create app.py

app.py

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+import streamlit as st
+from google import genai
+from google.genai import types
+from PIL import Image
+import io
+import base64
+import time
+import json
+
+# Configuration de l'API Gemini
+GOOGLE_API_KEY = "YOUR_API_KEY"  # Remplacez par votre clé API
+genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
+client = genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision')
+
+# Fonction pour générer la réponse en streaming
+def solve_math_problem(image_data):
+    img = Image.open(io.BytesIO(image_data))
+
+    # Convertir l'image en base64 pour l'envoyer à l'API Gemini
+    buffered = io.BytesIO()
+    img.save(buffered, format="PNG")
+    img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
+
+    # Créer le contenu de la requête pour l'API Gemini
+    contents = [
+        {'parts': [{'mime_type': 'image/png', 'data': img_str}]},
+        {'parts': [{'text': "Résous ce problème?"}]},
+    ]
+
+    # Configuration pour inclure les pensées (si disponible)
+    config = {
+        'thinking_config': {'include_thoughts': True}
+    }
+
+    response_stream = client.generate_content(
+        contents=contents,
+        model="gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21",
+        stream=True,
+        generation_config=config
+    )
+
+    for chunk in response_stream:
+        for part in chunk.parts:
+            if part.text:
+                yield part.text
+
+# Interface Streamlit
+st.set_page_config(page_title="Mariam M-0", page_icon="🧮", layout="centered")
+
+st.title("Mariam M-0")
+st.subheader("Solution Mathématique Intelligente")
+
+uploaded_file = st.file_uploader("Déposez votre image ici", type=["jpg", "jpeg", "png"])
+
+if uploaded_file is not None:
+    image_data = uploaded_file.getvalue()
+    st.image(image_data, caption="Image téléchargée.", use_column_width=True)
+
+    if st.button("Résoudre le problème"):
+        with st.spinner("Analyse en cours..."):
+            # Utilisation d'un conteneur pour mettre à jour le texte en streaming
+            thoughts_container = st.empty()
+            answer_container = st.empty()
+            full_thoughts = ""
+            full_answer = ""
+
+            for response_text in solve_math_problem(image_data):
+              try:
+                  response_json = json.loads(response_text)
+                  # Vérifier si la réponse contient une clé 'thoughts' ou 'answer'
+                  if 'thoughts' in response_json:
+                      thoughts_content = response_json['thoughts']
+                      full_thoughts += thoughts_content + "  \n"
+                      thoughts_container.markdown(f"**Processus de Réflexion:**\n\n{full_thoughts}")
+                  elif 'answer' in response_json:
+                      answer_content = response_json['answer']
+                      full_answer += answer_content + "  \n"
+                      answer_container.markdown(f"**Solution:**\n\n{full_answer}")
+              except json.JSONDecodeError:
+                  print(f"Could not parse as JSON: {response_text}")
+                  continue
+                               
+                
+        st.success("Problème résolu!")