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import fasttext
import gradio as gr
from huggingface_hub import hf_hub_download
# Télécharger le modèle depuis Hugging Face
model_path = hf_hub_download(
repo_id="facebook/fasttext-language-identification",
filename="model.bin"
)
# Charger le modèle avec FastText
model = fasttext.load_model(model_path)
def predict_language(text):
if not text.strip():
return "", 0.0
# Nettoyage du texte
text = text.replace('\n', ' ').strip()
# Prédiction
labels, probs = model.predict(text)
# Formatage du résultat
lang_code = labels[0].replace("__label__", "")
probability = round(float(probs[0]), 4)
return lang_code, probability
# Interface Gradio
interface = gr.Interface(
fn=predict_language,
inputs=gr.Textbox(
label="Texte à analyser",
placeholder="Écrivez ou collez votre texte ici..."
),
outputs=[
gr.Text(label="Code langue"),
gr.Number(label="Confiance", precision=4)
],
examples=[
["Bonjour, comment ça va ?"],
["Hello, how are you?"],
["Hola, ¿cómo estás?"]
],
title="Détection de Langue avec FastText",
description="Identifie la langue d'un texte entré. Supporte 176 langues différentes."
)
# Configuration de déploiement pour Hugging Face Spaces
if __name__ == "__main__":
interface.launch(
server_name="0.0.0.0",
server_port=7860,
share=True # Désactiver le partage public
) |