Update app.py

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@@ -1,16 +1,3 @@
-# -*- coding: utf-8 -*-
-"""Auto-Profiler.ipynb
-
-Automatically generated by Colaboratory.
-
-Original file is located at
-    https://colab.research.google.com/drive/17kGZuW3Yk57haXTamBR6bIFZv0B-iF5k
-"""
-
-#!pip install gradio==3.21.0
-
-#!pip install -q git+https://github.com/huggingface/transformers.git
-
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig
 import gradio as gr
 import torch
@@ -49,7 +36,7 @@ def generate_prompt(
 ):
     if (Nom and Date and Sexe and Sit_Fam and Niv_edu and Resultats and Comportement):
         return f"""Prompt :
-Cher GPT-3, je souhaite obtenir votre expertise en tant que profiler et thérapeute virtuel. J'ai collecté des informations détaillées sur un bénéficiaire, un enfant, et j'aimerais que vous génériez un rapport basé sur ces informations. Veuillez prendre en compte les éléments suivants :
+Cher GPT-3, Vous êtes PetersonGPT, un psychologue et thérapeute de classe mondiale spécialisé dans la garde d'enfants et la psyché des enfants, je souhaite obtenir votre expertise en tant que profiler et thérapeute virtuel. J'ai collecté des informations détaillées sur un bénéficiaire, un enfant, et j'aimerais que vous génériez un rapport basé sur ces informations. Veuillez prendre en compte les éléments suivants :
 
 Informations personnelles :
 Nom = {Nom}
@@ -87,7 +74,7 @@ Présence d'un tuteur ou d'un responsable légal = {tuteur}
 Soutien social (famille, amis, etc.) = {Soutien_social}
 Services ou thérapies en cours (orthophonie, ergothérapie, etc.) = {Therapie}
 
-À partir de ces informations, je vous demande de générer un rapport détaillé sur la situation de cet enfant, en incluant une analyse psychique et des recommandations pour l'aider à surmonter les défis auxquels il est confronté.
+À partir de ces informations, je vous demande de générer un rapport détaillé sur la situation de cet enfant, en incluant une analyse psychique et des recommandations pour l'aider à surmonter les défis auxquels il est confronté, et aussi si possible une proposition d'ordonance si le bénéficiaire a besoin de medicament.
 
 Rapport :
 """
@@ -148,10 +135,7 @@ def evaluate(
     s = generation_output.sequences[0]
     output = tokenizer.decode(s)
     return output.split("### Response:")[1].strip()
-
-def Profiler():
-  return "hello this is a repport"
-
+ 
 g = gr.Interface(
     fn=evaluate,
     inputs=[