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app.py

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 import gradio as gr
+from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
 
-def greet(name):
-    return "Hello " + name + "!!"
+# Carregue o modelo GPT-2 pré-treinado e o tokenizador
+model_name = "gpt2"  # Pode ser substituído por outros modelos GPT-2 maiores
+tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
 
-iface = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
-iface.launch()
+# Função para gerar respostas com base na entrada do usuário
+def chatbot(input_text):
+    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
+    response_ids = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)
+    response = tokenizer.decode(response_ids[0], skip_special_tokens=True)
+    return response
+
+# Interface Gradio para o chatbot
+iface = gr.Interface(
+    fn=chatbot,
+    inputs="text",
+    outputs="text",
+    title="Chatbot GPT-2",
+    description="Converse com o Chatbot GPT-2 usando texto.",
+)
+
+iface.launch()