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@@ -8,19 +8,21 @@ MODEL_NAME = "deepseek-ai/DeepSeek-R1"
 # Configuração segura para CPU
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
     MODEL_NAME,
-    trust_remote_code=True  # Removendo a revisão específica
+    trust_remote_code=True
 )
 
+# Carregamento do modelo para CPU
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
     MODEL_NAME,
     trust_remote_code=True,
-    torch_dtype=torch.float32,  # Força o uso de float32 em CPU
-    device_map="cpu",  # Garante que o modelo rode na CPU
+    torch_dtype=torch.float32,  # Garante que usa float32 em CPU
+    device_map="cpu",  # Força execução na CPU
     low_cpu_mem_usage=True,  # Otimiza uso de memória
-    load_in_8bit=False,  # Evita tentativas de quantização FP8
-    offload_folder="offload"  # Pasta para descarregar partes do modelo
+    load_in_8bit=False,  # Desativa FP8
+    load_in_4bit=False,  # Garante que não tentará usar FP8/4bit
 )
 
+
 def summarize_text(text):
     prompt = f"Resuma em português ({TARGET_LENGTH} caracteres): {text}"
     inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", max_length=2048, truncation=True)