|
import gradio as gr |
|
import google.generativeai as genai |
|
|
|
import os |
|
token=os.environ.get("TOKEN") |
|
genai.configure(api_key=token) |
|
|
|
|
|
model_simple = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-pro") |
|
|
|
def generate_data(subject, input_field, difficulty): |
|
|
|
print("Sujet:", subject) |
|
print("Input:", input_field) |
|
print("Difficulté:", difficulty) |
|
|
|
q =f""" |
|
|
|
Tu es expert dans la génération d'exercice. |
|
Je veux que tu me génère un exercice de {subject}. L'exercice sera centré sur ça : {input_field}. Avec une difficulté de niveau {difficulty}. |
|
Je veux un exercice attendu en Latex, dans un format acceptable par Mathjax. Commence ta phrase par "Exercice 1" et je veux 12 exo dans un exercice |
|
|
|
""" |
|
|
|
response = model_simple.generate_content(q) |
|
|
|
print(" Yeah ") |
|
|
|
e = response.text |
|
|
|
return e |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
interface = gr.Interface( |
|
fn=generate_data, |
|
inputs=[gr.Textbox(), gr.Textbox(), gr.Textbox()] , |
|
outputs=gr.Textbox(), |
|
title="Génération de données" |
|
) |
|
|
|
|
|
interface.launch() |
|
|