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  1. app.py +19 -10
app.py CHANGED
@@ -13,15 +13,21 @@ device = torch.device("cpu")
13
  model.to(device)
14
 
15
  def gerar_resposta(mensagem, historico):
16
- # Garante que o histórico comece como lista
 
 
 
 
 
 
17
  if historico is None:
18
  historico = []
19
 
20
  mensagem = mensagem.strip()
21
  if not mensagem:
22
- return "Me manda uma pergunta primeiro? :)", historico
23
 
24
- # Monta o texto com base no histórico
25
  conversa = ""
26
  for user_msg, bot_msg in historico:
27
  conversa += f"Usuário: {user_msg}\nBot: {bot_msg}\n"
@@ -54,20 +60,24 @@ def gerar_resposta(mensagem, historico):
54
  resposta = texto_gerado.strip()
55
 
56
  if not resposta:
57
- resposta = "Estou pensando aqui, mas não consegui formular uma resposta melhor ainda. Tenta perguntar de outro jeito? :)"
 
 
 
 
 
 
58
 
59
- # ATENÇÃO: agora usamos TUPLAS, não listas
60
- historico = historico + [(mensagem, resposta)]
61
- return resposta, historico
62
 
63
  descricao = """
64
  ### Chatbot com IA Real (Transformers) 🤖
65
 
66
- Este Space demonstra um **chatbot de verdade** usando um modelo de linguagem da biblioteca **Transformers**:
67
  - Modelo: `microsoft/DialoGPT-small`
68
  - Backend: `transformers` + `torch`
69
  - Interface: **Gradio ChatInterface**
70
 
 
71
  """
72
 
73
  iface = gr.ChatInterface(
@@ -80,9 +90,8 @@ iface = gr.ChatInterface(
80
  "Me dá uma dica para estudar programação?",
81
  "Como posso aprender sobre segurança da informação?",
82
  ],
83
- cache_examples=False, # evita erro de cache no startup
84
  )
85
 
86
  if __name__ == "__main__":
87
  iface.launch()
88
-
 
13
  model.to(device)
14
 
15
  def gerar_resposta(mensagem, historico):
16
+ """
17
+ Função chamada pelo ChatInterface.
18
+ - mensagem: texto digitado pelo usuário
19
+ - historico: lista de tuplas (user, bot) que o Gradio mantém
20
+ A função DEVE retornar apenas a resposta (string).
21
+ """
22
+
23
  if historico is None:
24
  historico = []
25
 
26
  mensagem = mensagem.strip()
27
  if not mensagem:
28
+ return "Me manda uma pergunta primeiro? :)"
29
 
30
+ # Monta um contexto simples com base no histórico
31
  conversa = ""
32
  for user_msg, bot_msg in historico:
33
  conversa += f"Usuário: {user_msg}\nBot: {bot_msg}\n"
 
60
  resposta = texto_gerado.strip()
61
 
62
  if not resposta:
63
+ resposta = (
64
+ "Estou pensando aqui, mas não consegui formular uma resposta melhor ainda. "
65
+ "Tenta perguntar de outro jeito? :)"
66
+ )
67
+
68
+ # IMPORTANTE: retornamos APENAS a resposta (string)
69
+ return resposta
70
 
 
 
 
71
 
72
  descricao = """
73
  ### Chatbot com IA Real (Transformers) 🤖
74
 
75
+ Este Space demonstra um chatbot usando um modelo de linguagem da biblioteca **Transformers**:
76
  - Modelo: `microsoft/DialoGPT-small`
77
  - Backend: `transformers` + `torch`
78
  - Interface: **Gradio ChatInterface**
79
 
80
+ Não precisa de chave de API externa e roda em CPU no Hugging Face Spaces.
81
  """
82
 
83
  iface = gr.ChatInterface(
 
90
  "Me dá uma dica para estudar programação?",
91
  "Como posso aprender sobre segurança da informação?",
92
  ],
93
+ cache_examples=False, # evita execução automática na inicialização
94
  )
95
 
96
  if __name__ == "__main__":
97
  iface.launch()