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@@ -85,16 +85,54 @@ Além disso, o uso de dados traduzidos pode fazer com que o modelo perca algumas
 Aqui está um exemplo de como usar o modelo **DrBode 240:**
 
 ```python
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
-
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("recogna-nlp/doutor-bode-7b-240k")
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("recogna-nlp/doutor-bode-7b-240k")
-
-input_text = "Quais são os sintomas da gripe?"
-inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
-outputs = model.generate(**inputs)
-
-print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
+!pip install -q einops accelerate bitsandbytes
+
+import torch
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
+
+# Nosso modelo base
+model_name = "recogna-nlp/internlm-chatbode-7b" 
+
+# Configuração para quantização do nosso modelo
+compute_dtype = getattr(torch, "float16")
+bnb_config = BitsAndBytesConfig(
+    load_in_4bit = True,
+    bnb_4bit_quant_type = 'nf4',
+    bnb_4bit_compute_dtype = compute_dtype,
+    bnb_4bit_use_double_quant = False,
+)
+
+
+# Carregando modelo e tokenizer
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
+original_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    quantization_config = bnb_config,
+    trust_remote_code = True,
+    device_map = 'auto'     
+)
+
+original_model = original_model.eval()
+
+
+# Perguntas mandadas para o Dr Bode
+evaluation_inputs = [
+    'Apareceram aftas na minha boca e uma amiga disse que posso usar nistatina oral para tratar. Para que serve e como usar nistatina oral? É indicado para tratar aftas?',
+    'Estou com dor no corpo, dor de cabeça, febre alta e um forte cansaço. O que pode ser? Devo tomar algum remédio?',
+    'Me explique, detalhadamente, qual a diferença entre uma gripe e um resfriado.'
+]
+
+## Carregando o Dr Bode
+from peft import PeftModel, PeftConfig
+model = PeftModel.from_pretrained(original_model, 'recogna-nlp/doutor-bode-7b-360k')
+model = model.eval()
+
+## Realizando a inferência e verificando as respostas
+for q in evaluation_inputs:
+    print(q)
+    response, _ = model.chat(tokenizer, q, do_sample=False, history=[])
+    print(response)
+    print()
 ```
 
 ## Referência