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 import gradio as gr
 
-gr.Interface.load("models/Devarshi/Brain_Tumor_Detector_swin").launch()
+# Carregar o modelo
+model = gr.Interface.load("models/Devarshi/Brain_Tumor_Detector_swin")
+
+# Adicionar metadados ao modelo para fornecer informações
+model.add_metadata(
+    name="Detector de Tumor Cerebral Devarshi-swin",
+    description="Este modelo é uma versão refinada do microsoft/swin-base-patch4-window7-224-in22k treinado para detecção de tumores cerebrais.",
+    license="Informativo",
+    version="1.0",
+    author="Devarshi",
+    accuracy="Precisão: 99.81%",
+    f1_score="F1 Score: 99.85%",
+    recall="Recall: 99.90%",
+    precision="Precisão: 99.80%",
+    training_info="Hiperparâmetros de Treinamento:\n"
+                  "Taxa de aprendizado: 5e-05\n"
+                  "Tamanho do lote de treinamento: 32\n"
+                  "Tamanho do lote de avaliação: 32\n"
+                  "Semente: 42\n"
+                  "Acumulação de gradientes: 4\n"
+                  "Tamanho total do lote de treinamento: 128\n"
+                  "Otimizador: Adam com betas=(0.9, 0.999) e epsilon=1e-08\n"
+                  "Tipo de programador de taxa de aprendizado: linear\n"
+                  "Proporção de aquecimento do programador de taxa de aprendizado: 0.1\n"
+                  "Número de épocas: 3"
+)
+
+# Lançar a interface Gradio com metadados
+model.launch()