Update app.py

app.py

@@ -17,16 +17,20 @@ df = pd.DataFrame(data)
 
 # Função para responder perguntas com GPT-2
 def answer_question_with_gpt(question):
+    # Certifique-se de que o pad_token está definido como eos_token
+    if tokenizer.pad_token is None:
+        tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
+
     # Supondo que você queira incorporar dados do DataFrame na pergunta
     prompt = f"Considerando os dados: {df.to_string(index=False)}. Pergunta: {question} Resposta:"
     inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt', padding='max_length', truncation=True, max_length=512)
     attention_mask = inputs['attention_mask']
     input_ids = inputs['input_ids']
     
-    # Assegurando que o pad_token_id esteja definido corretamente para o modelo GPT-2
-    pad_token_id = tokenizer.eos_token_id  # GPT-2 usa o mesmo token para EOS e PAD
-    generated_ids = model.generate(input_ids, attention_mask=attention_mask, pad_token_id=pad_token_id, max_length=len(input_ids[0]) + 50)
+    # Gerando texto com o modelo GPT-2
+    generated_ids = model.generate(input_ids, attention_mask=attention_mask, max_length=len(input_ids[0]) + 50)
     
+    # Decodificando o texto gerado
     generated_text = tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True)
     return generated_text.split("Resposta:")[1] if "Resposta:" in generated_text else generated_text
 
@@ -57,4 +61,4 @@ with gr.Blocks() as demo:
     ask_button.click(fn=answer_question_with_gpt, inputs=question_input, outputs=answer_output)
     submit_button.click(fn=add_feedback, inputs=[name_input, feedback_input], outputs=feedback_result)
 
-demo.launch()
+demo.launch()