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+import streamlit as st
+import requests
+
+API_URL_BART = "https://api-inference.huggingface.co/models/chinhon/bart-large-cnn-summarizer_03"
+API_URL_TRANSLATION = "https://api-inference.huggingface.co/models/FacebookAI/xlm-mlm-enfr-1024"
+API_URL_DIALOGPT = "https://api-inference.huggingface.co/models/Mohammed-Altaf/Medical-ChatBot"
+HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {huggingface_token}"}
+
+def query(api_url, payload):
+    response = requests.post(api_url, headers=HEADERS, json=payload)
+    return response.json()
+
+def main():
+    st.title("Application NLP")
+
+    # Sidebar pour la navigation entre les modèles
+    st.sidebar.image("Keyce.jpg")
+    st.write("FOSSO TCHATAT SIDOINE")
+    model_selection = st.sidebar.selectbox("Sélectionnez le modèle", ["BART Summarization", "Translation (fr->en)", "Conversation (BlenderBot-400M)"])
+
+    if model_selection == "BART Summarization":
+        
+        st.subheader("BART Summarization")
+        st.image("resume.jpg")
+        # Interface utilisateur pour l'entrée de l'utilisateur
+        user_input_bart = st.text_area("Entrez le texte :")
+
+        if st.button("Resumer avec BART"):
+            # Faites appel au modèle de résumé BART
+            payload_bart = {"inputs": user_input_bart}
+            result_bart = query(API_URL_BART, payload_bart)
+            
+            # Affichez le résumé
+            st.subheader("Résumé:")
+            st.write(result_bart[0]["generated_text"])
+
+    elif model_selection == "Translation (fr->en)":
+        
+        st.subheader("Translation (fr->en)")
+        st.image("TRANSLATE.jpg")
+
+        # Interface utilisateur pour l'entrée de l'utilisateur
+        user_input_translation = st.text_area("Entrez le texte que vous souhaitez traduire:")
+
+        if st.button("🌐 Translate"):
+            # Faites appel au modèle de traduction fr->en
+            payload_translation = {"inputs": user_input_translation}
+            result_translation = query(API_URL_TRANSLATION, payload_translation)
+            #print(result_translation)
+            # Vérifiez si la clé "translation_text" existe dans la réponse
+            
+            st.subheader("Traduction:")
+            st.write(result_translation[0]["translation_text"])
+           
+    elif model_selection == "Conversation (BlenderBot-400M)":
+        st.subheader("Conversation with BlenderBot-400M")
+
+        # Interface utilisateur pour l'entrée de l'utilisateur
+        user_input_blenderbot = st.text_area("Entrez votre message à BlenderBot-400M:")
+
+        if st.button("Obtenir la réponse de BlenderBot-400M"):
+            # Faites appel au modèle BlenderBot-400M
+            payload_blenderbot = {
+                "inputs": {
+                    "past_user_inputs": ["Which movie is the best ?"],
+                    "generated_responses": ["It is Die Hard for sure."],
+                    "text": user_input_blenderbot
+                }
+            }
+            result_blenderbot = query(API_URL_DIALOGPT, payload_blenderbot)
+
+            # Affichez la conversation de manière plus visuelle
+            st.subheader("Conversation avec BlenderBot-400M:")
+
+            # Vérifiez si la clé 'choices' existe dans la réponse
+            if "choices" in result_blenderbot and result_blenderbot["choices"]:
+                # Afficher les messages précédents
+                for i, past_message in enumerate(result_blenderbot["choices"][-1]["message"]["past_user_inputs"]):
+                    st.write(f"BlenderBot-400M:")
+                    st.write(f"> {past_message}")
+
+                # Afficher le dernier message de l'utilisateur
+                st.write("Vous:")
+                st.write(f"> {user_input_blenderbot}")
+
+                # Afficher la réponse de BlenderBot-400M
+                st.write(f"BlenderBot-400M:")
+                st.write(f"> {result_blenderbot['choices'][-1]['message']['content']}")
+            else:
+                st.warning("La clé 'choices' n'existe pas dans la réponse de l'API ou la liste est vide.")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()