Upload folder using huggingface_hub

test_model.py

@@ -0,0 +1,38 @@
+from transformers import pipeline, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+# Caminho para o seu modelo treinado
+model_path = "./gpt2-eli5-final-by-Yvens"
+
+print(f"🔄 Carregando modelo de: {model_path} ...")
+
+try:
+    # Carregar modelo e tokenizer
+    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
+    
+    # 1. Contar Parâmetros
+    num_params = model.num_parameters()
+    print(f"✅ Modelo carregado com sucesso!")
+    print(f"📏 Número de Parâmetros: {num_params:,} ({num_params/1e6:.1f} Milhões)")
+    print("-" * 40)
+
+    # 2. Criar Pipeline de Geração
+    # O pipeline abstrai a complexidade de tokenizar -> gerar -> decodificar
+    generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
+
+    # 3. Testar
+    prompt = "Why is the sky blue?"
+    print(f"🤖 Pergunta (Prompt): \"{prompt}\"")
+    print("⏳ Gerando resposta...")
+    
+    # Gerar texto (max_length limita o tamanho, num_return_sequences gera 1 resposta)
+    output = generator(prompt, max_length=100, num_return_sequences=1, do_sample=True, temperature=0.7)
+    
+    print("-" * 40)
+    print("💬 Resposta Gerada:")
+    print(output[0]['generated_text'])
+    print("-" * 40)
+
+except Exception as e:
+    print(f"❌ Erro ao carregar o modelo: {e}")
+    print("Verifique se o caminho da pasta está correto e se ela contém os arquivos config.json e pytorch_model.bin")