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app.py

@@ -54,14 +54,13 @@ logger =logging.getLogger(__name__)
 class PredictionRequest(BaseModel):
     text: str = None  # Texte personnalisé ajouté par l'utilisateur
     # max_length: int = 2000  # Limite la longueur maximale du texte généré
-
 @app.post("/predict/")
 async def predict(request: PredictionRequest):
-    # Construire le prompt final
     if request.text:
         prompt = default_prompt + "\n\n" + request.text
     else:
         prompt = default_prompt
+
     # Assurez-vous que le pad_token est défini
     if tokenizer.pad_token is None:
         tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
@@ -93,7 +92,6 @@ async def predict(request: PredictionRequest):
         max_length=3000,  # Longueur maximale pour la génération
         do_sample=True
     )
-   
     generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
     
     return {"generated_text": generated_text}