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-import streamlit as st
+from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
 
-x = st.slider('Select a value')
-st.write(x, 'squared is', x * x)
+def generate_text(prompt, model_name="gpt2-medium", max_length=100, num_return_sequences=1):
+    # Charger le modèle et le tokenizer
+    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('rombodawg/test_dataset_Codellama-3-8B')
+    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('rombodawg/test_dataset_Codellama-3-8B')
+
+    # Encoder le prompt en tokens
+    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
+
+    # Générer du texte
+    output = model.generate(
+        input_ids,
+        max_length=max_length,
+        num_return_sequences=num_return_sequences,
+        no_repeat_ngram_size=2,
+        top_k=50,
+        top_p=0.95,
+        temperature=0.7,
+        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
+    )
+
+    # Décoder les résultats en texte
+    generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
+
+    return generated_text
+
+# Exemple d'utilisation
+prompt = "Une fois dans une forêt sombre, un aventurier solitaire"
+generated_text = generate_text(prompt)
+print(generated_text)