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Test

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+import openai
+import gradio as gr
+
+# Remplace ta clé API OpenAI ici
+openai.api_key = "ta_clé_api"
+
+# Fonction qui fait répondre le chatbot
+def chatbot_response(message):
+    response = openai.Completion.create(
+        engine="text-davinci-003",  # Choisis GPT-3
+        prompt=message,
+        max_tokens=150
+    )
+    return response.choices[0].text.strip()
+
+# Interface Gradio pour dialoguer avec l'IA
+gr.Interface(fn=chatbot_response, inputs="text", outputs="text").launch()
+from transformers import Trainer, TrainingArguments, GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
+from datasets import load_dataset
+
+# Charge le jeu de données
+dataset = load_dataset("ton_jeu_de_donnees")  # Par exemple, un fichier de dialogues.
+
+# Charge un modèle préexistant comme GPT-2
+model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
+tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
+
+# Prépare les données pour l'entraînement
+def tokenize_function(examples):
+    return tokenizer(examples["text"], return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
+
+tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
+
+# Paramètres d'entraînement
+training_args = TrainingArguments(
+    output_dir="./results",
+    num_train_epochs=3,
+    per_device_train_batch_size=4,
+    per_device_eval_batch_size=8,
+    evaluation_strategy="epoch",
+    logging_dir="./logs",
+)
+
+# Entraîne le modèle
+trainer = Trainer(
+    model=model,
+    args=training_args,
+    train_dataset=tokenized_datasets["train"],
+    eval_dataset=tokenized_datasets["test"],
+)
+
+trainer.train()