Update app.py

app.py

@@ -5,15 +5,15 @@ from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 
 MODEL_NAME = "microsoft/DialoGPT-small"
 
-# Carrega tokenizer e modelo uma única vez (mais rápido para o usuário)
+# Carrega tokenizer e modelo uma única vez
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME)
 
-# Garante uso em CPU (suficiente para demo no Hugging Face Spaces gratuito)
 device = torch.device("cpu")
 model.to(device)
 
 def gerar_resposta(mensagem, historico):
+    # Garante que o histórico comece como lista
     if historico is None:
         historico = []
 
@@ -21,14 +21,19 @@ def gerar_resposta(mensagem, historico):
     if not mensagem:
         return "Me manda uma pergunta primeiro? :)", historico
 
-    # Monta o histórico de conversa em formato simples
+    # Monta o texto com base no histórico
     conversa = ""
     for user_msg, bot_msg in historico:
         conversa += f"Usuário: {user_msg}\nBot: {bot_msg}\n"
     conversa += f"Usuário: {mensagem}\nBot:"
 
     # Tokeniza e gera texto com o modelo
-    inputs = tokenizer(conversa, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512).to(device)
+    inputs = tokenizer(
+        conversa,
+        return_tensors="pt",
+        truncation=True,
+        max_length=512
+    ).to(device)
 
     with torch.no_grad():
         output_ids = model.generate(
@@ -42,34 +47,27 @@ def gerar_resposta(mensagem, historico):
 
     texto_gerado = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
 
-    # Extrai apenas a parte após o último "Bot:"
+    # Pega apenas o trecho depois do último "Bot:"
     if "Bot:" in texto_gerado:
         resposta = texto_gerado.split("Bot:")[-1].strip()
     else:
         resposta = texto_gerado.strip()
 
-    # Evita respostas vazias
     if not resposta:
         resposta = "Estou pensando aqui, mas não consegui formular uma resposta melhor ainda. Tenta perguntar de outro jeito? :)"
 
-    historico = historico + [[mensagem, resposta]]
+    # ATENÇÃO: agora usamos TUPLAS, não listas
+    historico = historico + [(mensagem, resposta)]
     return resposta, historico
 
-descricao = """### Chatbot com IA Real (Transformers) 🤖
+descricao = """
+### Chatbot com IA Real (Transformers) 🤖
 
 Este Space demonstra um **chatbot de verdade** usando um modelo de linguagem da biblioteca **Transformers**:
 - Modelo: `microsoft/DialoGPT-small`
 - Backend: `transformers` + `torch`
 - Interface: **Gradio ChatInterface**
 
-✔ Não precisa de chave de API externa  
-✔ Roda no CPU gratuito (Hugging Face Spaces)  
-✔ Ótimo para demonstração em aula de como integrar IA real em um app web simples
-
-Você pode usar este projeto como base para:
-- Chatbots de FAQ
-- Assistentes temáticos (QA, Cyber, Cloud, etc.)
-- Laboratórios de IA Generativa e NLP
 """
 
 iface = gr.ChatInterface(
@@ -82,7 +80,9 @@ iface = gr.ChatInterface(
         "Me dá uma dica para estudar programação?",
         "Como posso aprender sobre segurança da informação?",
     ],
+    cache_examples=False,  # evita erro de cache no startup
 )
 
 if __name__ == "__main__":
     iface.launch()
+