app.py

import gradio as gr
from gradio_client import Client

# Chargement du modèle
client = Client("Qwen/Qwen1.5-72B-Chat")

# Prompt système
system_prompt = "Tu es un assistant médical spécialisé dans le domaine du diabète. Donne des réponses claires, précises et utiles.D'abord ta première phrase sera de donner le type de diabète.Evite de dire que tu n'es pas médécin. Donne lui des recommendations pour qu'il n'attrape pas le diabète s'il n'a pas et aussi s'il a. Aussi le type de diabète sans oublié de préciser le niveau de son diabète : normale, élevé, hyperglycémie, post-prandile, etc ... Avant de commencer, faut toujours évaluer et dire le niveau d'atteinte de diabète sur en %."

# Fonction principale pour interagir avec le modèle
def repondre(question, historique):
    if historique is None:
        historique = []

    # Appel au modèle
    response = client.predict(
        question,
        historique,
        system_prompt,
        api_name="/model_chat"
    )

    # Récupération de l'historique mis à jour
    new_history = response[1]

    # Extraire la dernière réponse
    reponse_texte = new_history[-1][1]
    return reponse_texte, new_history

# Interface Gradio
demo = gr.Interface(
    fn=repondre,
    inputs=[
        gr.Textbox(label="Votre question médical", placeholder="Ex : Mon taux de glycémie actuel est de 5.4 mmol/L avec un rythme cardique de 72bpm et une pression artérielle 120/80."),
        gr.State([])
    ],
    outputs=[
        gr.Textbox(label="Réponse de l'assistant"),
        gr.State()
    ],
    title="Assistant Médical – Expert en Test diabétique",
    description="Posez vos questions médicales concernant le diabète. L'assistant vous répondra avec des conseils clairs, utiles et adaptés."
)

# Lancer l'app
demo.launch()