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app.py

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+
+import gradio as gr
+import torch
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+MODEL_NAME = "microsoft/DialoGPT-small"
+
+# Carrega tokenizer e modelo uma única vez (mais rápido para o usuário)
+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):
+    if historico is None:
+        historico = []
+
+    mensagem = mensagem.strip()
+    if not mensagem:
+        return "Me manda uma pergunta primeiro? :)", historico
+
+    # Monta o histórico de conversa em formato simples
+    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)
+
+    with torch.no_grad():
+        output_ids = model.generate(
+            **inputs,
+            max_new_tokens=80,
+            do_sample=True,
+            top_p=0.9,
+            temperature=0.7,
+            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
+        )
+
+    texto_gerado = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
+
+    # Extrai apenas a parte após o 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]]
+    return resposta, historico
+
+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(
+    fn=gerar_resposta,
+    title="Chatbot com Transformers - Demonstração",
+    description=descricao,
+    examples=[
+        "Oi, quem é você?",
+        "O que é Inteligência Artificial?",
+        "Me dá uma dica para estudar programação?",
+        "Como posso aprender sobre segurança da informação?",
+    ],
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    iface.launch()

requirements.txt

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+gradio
+transformers
+torch