app.py

import gradio as gr
import openai
import os
import math as matha

from dotenv.main import load_dotenv

load_dotenv()

openai.api_key = "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"

title = "Mariam 💎"
description = """" Banana Banana ? 👀 bon ok ok. Bref comme vous le voyez c'est simple ! Pas besoin d'explication. C'est un script simple, c'est basé sur néoX, python, et gradio.

Mon numéro : +24165362371"""

title_c = "Calculateur de moyenne !"
description_c = """Entrez vos notes pour chaque matière pour calculer votre moyenne.
Note : les coefficients de cette app sont adaptés à la classe de première S uniquement. Je ferais une mise à jour plus tard si j'ai le temps. 
la conduite est fixé à 14/20.
Et ici la virgule s'écrit avec le point.

Exemple : 12,5 devient 12.5

Contact : +241065362371"""


description_ocr = (
    """Quand tu finis d'importer le texte sélectionne le et copie le !!!!"""
)

title_f = "Travail argumentative"
description_french = " Esseu je dois encore expliquer ?"

# app 1

import requests


def infer(im):
    im.save("converted.png")
    url = "https://ajax.thehive.ai/api/demo/classify?endpoint=text_recognition"
    files = {
        "image": ("converted.png", open("converted.png", "rb"), "image/png"),
        "model_type": (None, "detection"),
        "media_type": (None, "photo"),
    }
    headers = {"referer": "https://thehive.ai/"}

    res = requests.post(url, headers=headers, files=files)

    text = ""
    blocks = []
    for output in res.json()["response"]["output"]:
        text += output["block_text"]
        for poly in output["bounding_poly"]:
            blocks.append(
                {
                    "text": "".join([c["class"] for c in poly["classes"]]),
                    "rect": poly["dimensions"],
                }
            )

    return text


# app 2


def gpt(prompt):
    if not prompt:
        return "Veuillez saisir une question."
    f_prompt = f""" Tu t'appelle Mariam et tu as été créer par Youssouf.

    résout ce problèmes:
    {prompt}. """

    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",
        prompt=f_prompt,
        temperature=0.9,
        max_tokens=3500,
        top_p=1,
    )

    answer = response.choices[0].text.strip()
    print(answer)
    return answer


def gpt_francais(french_prompt,choix):
    
    if not french_prompt:
        return "Veuillez saisir un thème ."
    fi_prompt = f"""Je veux faire mon travail de français  de niveau lycé sous la forme d'un travail argumentatif . La question du travail est la suivante: f"{french_prompt}". tu devras {choix} ce thème. jai besoin dune introduction(avec une problématique et l'annonce du plan), de 3 arguments(avec explication et example et illustration)  et d'une conclusion avec une ouverture(donné sous forme de phrase interogative ) """
    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",
        prompt=fi_prompt,
        temperature=0.9,
        max_tokens=3900,
        top_p=1,
    )
    answer = response.choices[0].text.strip()
    print(answer)
    return answer


def gpt_philo(phi_prompt):
    if not phi_prompt:
        return "Veuillez saisir un sujet."
    haha = f""" Je veux que tu me traite mon travail de philosophie  de niveau lycé sous la forme d'une dissertation . La question du travail est la suivante: "{phi_prompt}". en te basant sur le plan suiavnt :
    INTRODUCTION:
- Amorcer le sujet  avec moins  de deux phrase
-Poser le problème 
- Formulée la problématique autour  de deux questions essentielles:
   - Question-thèse 
    -Question-antithèse:

DEVELOPPEMENT

Première Partie: Formuler la thèse initiale

- ler Argument:
- Explication de l'argument
- Illustration (soit avec un exemple de la vie courante soit avec une citation philosophique)
- De plus,De.même, Dans cette optique.(2e Argument)
-Explication de l'argument.
-illustration.
-Transition.
- De plus,De.même, Dans cette optique.(3e Argument)
-Explication de l'argument.
-illustration

Deuxième Partie: Formuler l'antithèse 

-1er Argument:
-Explication de l'argument.
-Illustration
- Par ailleurs, En outre, De même.(2ème  Argument)
-Explication de l'argument.
- Illustration
- De plus,De.même, Dans cette optique.(3e Argument)
-Explication de l'argument.
-illustration.

CONCLUSION

1. Bilan de la réflexion:
-Résumer les grandes parties de la réflexion
2. Prise de position"""

    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003", prompt=haha, temperature=0.9, max_tokens=3500, top_p=1
    )
    answer = response.choices[0].text.strip()
    print(answer)
    return answer


def calcul(math, francais, physique, svt, philo, eps, thea, hist, anglais):
    math = math * 5
    francais = francais * 3
    physique = physique * 4
    svt = svt * 3
    philo = philo * 2
    eps = eps * 2
    thea = thea * 3
    anglais = anglais * 2
    hist = hist * 3
    conduite = 14 * 1
    total = (
        math
        + francais
        + physique
        + svt
        + philo
        + eps
        + thea
        + hist
        + anglais
        + conduite
    )
    r = total / 28
    return matha.trunc(r * 100) / 100


# interface 1
app1 = gr.Interface(
    fn=infer,
    title="Mariam -Ocr ",
    description=description_ocr,
    inputs=[gr.Image(type="pil")],
    outputs=["text"],
)

# interface 2
app2 = gr.Interface(
    fn=gpt,
    title="Mariam-U",
    description=description,
    inputs=gr.Textbox(label="Question:", lines=4),
    outputs=gr.Textbox(),
)

# interface3

app3 = gr.Interface(
    fn=gpt_francais,
    title="Mariam-French",
    description=description_french,
    inputs=[gr.Textbox(label="Sujet:", lines=3),gr.Radio(["Etaye","refute"])],
    outputs=gr.Textbox(),
)


# interface4

app4 = gr.Interface(
    fn=gpt_philo,
    title="Mariam-Philo",
    description="Ah..banana banana...",
    inputs=gr.Textbox(label="Sujet:", lines=3),
    outputs=gr.Textbox(),
)

# interface5
app5 = gr.Interface(
    fn=calcul,
    inputs=[
        gr.inputs.Number(label="Math"),
        gr.inputs.Number(label="Français"),
        gr.inputs.Number(label="Physique"),
        gr.inputs.Number(label="SVT"),
        gr.inputs.Number(label="Philo"),
        gr.inputs.Number(label="EPS"),
        gr.inputs.Number(label="Théâtre"),
        gr.inputs.Number(label="Histoire"),
        gr.inputs.Number(label="Anglais"),
    ],
    outputs=gr.Textbox(label="Moyenne"),
    description=description_c,
)

demo = gr.TabbedInterface(
    [app1, app2, app3, app4, app5],
    ["OCR", "MARIAM-u", "Mariam-French", "Mariam-Philo", "Note Calc"],
)

demo.launch()