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 tags:
-- chatbot
-- fitness
-- nutrição
-- treino
-- português
-- distilgpt2
+  - chatbot
+  - treino
+  - nutrição
+  - fitness
+  - português
+  - distilgpt2
 language: pt
 license: mit
 datasets:
-- wpbcpaz/fitness-chatbot-dataset
+  - wpbcpaz/fitness-chatbot-dataset
 metrics:
-- perplexity
+  - perplexity
 model-index:
-- name: Fitness Chatbot Model
-  results:
-  - task:
-      type: text-generation
-      name: Geração de texto
-    dataset:
-      name: Fitness Chatbot Dataset
-      type: custom
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-    - name: Perplexity
-      type: perplexity
-      value: 12.3
-pipeline_tag: text-generation
+  - name: Fitness Chatbot Model
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-![Capa do Chatbot](https://huggingface.co/wpbcpaz/fitness-chatbot-model/blob/main/chatbot_treino_nutri.png)
+![Capa do Chatbot](https://huggingface.co/wpbcpaz/fitness-chatbot-model/resolve/main/chatbot_treino_nutri.png)
 
 # 🏋️ Chatbot de Treino e Nutrição
 
-Assistente virtual para montar planos de treino e dieta inicial. Ideal para iniciantes e curiosos do mundo fitness!
+Este modelo foi treinado para atuar como um **assistente virtual especializado em educação física e nutrição**, com foco em iniciantes que desejam montar planos de treino e dieta personalizados.
 
-## 🏋️ Fitness Chatbot Model
-
-### 📌 Visão Geral
-Este modelo é uma versão ajustada do [distilgpt2](https://huggingface.co/distilgpt2) em um conjunto de dados desconhecido.
-
-Este modelo foi treinado para atuar como um chatbot especializado em educação física e nutrição, com foco em auxiliar usuários iniciantes na criação de planos de treino semanais e dietas personalizadas. Ele responde perguntas sobre rotina de exercícios, alimentação, objetivos físicos e adaptações para diferentes perfis (idade, sexo, restrições alimentares).
-
-### 🧠 Arquitetura
-Modelo base: distilgpt2 (Hugging Face Transformers)
-
-Tipo: Modelo de linguagem causal (Causal Language Model)
-
-Tamanho: Pequeno, ideal para aplicações leves e responsivas
-
-Idioma: Português
-
-### 📚 Dataset
-O modelo foi treinado com um conjunto de dados personalizado contendo exemplos de perguntas e respostas sobre:
-
-Treinos semanais para iniciantes, intermediários e avançados
-
-Dietas para hipertrofia, emagrecimento e manutenção
+---
 
-Sugestões alimentares com restrições (vegetarianismo, intolerância à lactose)
+## 📚 Dataset
 
-Recomendações de exercícios e frequência ideal
+O modelo foi treinado com um conjunto de dados customizado contendo perguntas e respostas sobre:
 
-Dicas de recuperação muscular e mobilidade
+- Treinos semanais para diferentes níveis
+- Dietas para emagrecimento, hipertrofia e manutenção
+- Restrições alimentares (vegetarianismo, intolerância à lactose)
+- Recomendações de frequência, recuperação e mobilidade
 
-Formato do dataset: JSONL com campos "input" e "output"
+Formato: JSONL com campos `"input"` e `"output"`  
+Repositório do dataset: [wpbcpaz/fitness-chatbot-dataset](https://huggingface.co/datasets/wpbcpaz/fitness-chatbot-dataset)
 
-### 🎯 Aplicações
-Assistente virtual para academias ou apps de saúde
+---
 
-Chatbots integrados a páginas web (como este projeto)
+## 🧠 Modelo
 
-Ferramentas de onboarding para novos praticantes de atividade física
+- **Base:** distilgpt2
+- **Tipo:** Causal Language Model
+- **Idioma:** Português
+- **Tamanho:** Leve, ideal para aplicações web e mobile
 
-Interfaces conversacionais para planos alimentares básicos
+---
 
-### ⚠️ Limitações
-O modelo não substitui orientação profissional de nutricionistas ou educadores físicos.
+## 🎯 Aplicações
 
-As respostas são baseadas em padrões genéricos e podem não considerar condições médicas específicas.
+- Chatbots para academias ou apps de saúde
+- Interfaces conversacionais em sites
+- Ferramentas de onboarding para novos praticantes
+- Assistentes virtuais para planos alimentares básicos
 
-Pode apresentar variações na qualidade das respostas dependendo da complexidade da pergunta.
+---
 
-### 🧪 Como usar
+## 🧪 Como usar
 
-````
+```python
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("wpbcpaz/fitness-chatbot-model")
@@ -93,7 +79,8 @@ input_text = "Usuário: Tenho 30 anos, treino 4x por semana e quero ganhar massa
 inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
 outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
 print(tokenizer.decode(outputs[0]))
-````
+```
+
 ### Hiperparâmetros de treinamento
 
 Os seguintes hiperparâmetros foram utilizados durante o treinamento: