import{s as D,a as O,n as ee,o as te}from"../chunks/scheduler.a045fce0.js";import{S as le,i as ae,e as p,s as n,c as b,h as se,a as c,d as l,b as i,f as N,g as $,j as z,k as r,l as ne,m as a,n as T,t as J,o as v,p as U}from"../chunks/index.5135b896.js";import{C as ie,H as oe,E as re}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.f3c27615.js";import{C as S}from"../chunks/CodeBlock.02980897.js";function pe(X){let o,G,_,B,m,k,u,x,d,Y=`Dans cette dernière section sur la classification audio, nous allons construire une démo avec <a href="https://gradio.app" rel="nofollow"><em>Gradio</em></a> pour présenter le modèle de classification musicale que nous venons d’entraîner sur le jeu de données <a href="https://huggingface.co/datasets/marsyas/gtzan" rel="nofollow">GTZAN</a>.
La première chose à faire est de charger le <em>checkpoint</em> <em>finetuné</em> en utilisant la classe <code>pipeline()</code> que vous connaissez grâce à la section sur les <a href="classification_models">modèles pré-entraînés</a>. Vous pouvez changer le <code>model_id</code> avec le nom de votre modèle <em>finetuné</em> et présent sur <em>Hub</em> :`,I,f,R,M,L=`Deuxièmement, nous allons définir une fonction qui prend le chemin du fichier d’une entrée audio et le passe à travers le pipeline.
Ici, le pipeline s’occupe automatiquement de charger le fichier audio, de le ré-échantillonner à la bonne fréquence d’échantillonnage, et de lancer l’inférence avec le modèle.
Nous prenons les prédictions de <code>preds</code> du modèle et les formatons en tant qu’objet dictionnaire à afficher sur la sortie :`,W,h,Z,w,P="Enfin, nous lançons la démo Gradio en utilisant la fonction que nous venons de définir :",q,y,H,g,F="Ceci lancera une démo similaire à celle qui tourne sur le <em>Space</em> :",Q,s,K,V,j,A,C,E;return m=new ie({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),u=new oe({props:{title:"Construire une démo avec Gradio",local:"construire-une-démo-avec-gradio",headingTag:"h1"}}),f=new S({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBbW9kZWxfaWQlMjAlM0QlMjAlMjJzYW5jaGl0LWdhbmRoaSUyRmRpc3RpbGh1YmVydC1maW5ldHVuZWQtZ3R6YW4lMjIlMEFwaXBlJTIwJTNEJTIwcGlwZWxpbmUoJTIyYXVkaW8tY2xhc3NpZmljYXRpb24lMjIlMkMlMjBtb2RlbCUzRG1vZGVsX2lkKQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

model_id = <span class="hljs-string">&quot;sanchit-gandhi/distilhubert-finetuned-gtzan&quot;</span>
pipe = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;audio-classification&quot;</span>, model=model_id)`,wrap:!1}}),h=new S({props:{code:"ZGVmJTIwY2xhc3NpZnlfYXVkaW8oZmlsZXBhdGgpJTNBJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwcHJlZHMlMjAlM0QlMjBwaXBlKGZpbGVwYXRoKSUwQSUyMCUyMCUyMCUyMG91dHB1dHMlMjAlM0QlMjAlN0IlN0QlMEElMjAlMjAlMjAlMjBmb3IlMjBwJTIwaW4lMjBwcmVkcyUzQSUwQSUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCUyMG91dHB1dHMlNUJwJTVCJTIybGFiZWwlMjIlNUQlNUQlMjAlM0QlMjBwJTVCJTIyc2NvcmUlMjIlNUQlMEElMjAlMjAlMjAlMjByZXR1cm4lMjBvdXRwdXRz",highlighted:`<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">classify_audio</span>(<span class="hljs-params">filepath</span>):
    preds = pipe(filepath)
    outputs = {}
    <span class="hljs-keyword">for</span> p <span class="hljs-keyword">in</span> preds:
        outputs[p[<span class="hljs-string">&quot;label&quot;</span>]] = p[<span class="hljs-string">&quot;score&quot;</span>]
    <span class="hljs-keyword">return</span> outputs`,wrap:!1}}),y=new S({props:{code:"aW1wb3J0JTIwZ3JhZGlvJTIwYXMlMjBnciUwQSUwQWRlbW8lMjAlM0QlMjBnci5JbnRlcmZhY2UoJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwZm4lM0RjbGFzc2lmeV9hdWRpbyUyQyUyMGlucHV0cyUzRGdyLkF1ZGlvKHR5cGUlM0QlMjJmaWxlcGF0aCUyMiklMkMlMjBvdXRwdXRzJTNEZ3Iub3V0cHV0cy5MYWJlbCgpJTBBKSUwQWRlbW8ubGF1bmNoKGRlYnVnJTNEVHJ1ZSk=",highlighted:`<span class="hljs-keyword">import</span> gradio <span class="hljs-keyword">as</span> gr

demo = gr.Interface(
    fn=classify_audio, inputs=gr.Audio(<span class="hljs-built_in">type</span>=<span class="hljs-string">&quot;filepath&quot;</span>), outputs=gr.outputs.Label()
)
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