app.py

import gradio as gr
import requests

API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/bigscience/bloom-560m"
headers = {"Authorization": "Bearer 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"}

def query(payload):
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
    return response.json()

def generate_text(prompt):
    # Aumentar o número de palavras na resposta
    output = query({"inputs": prompt, "max_length": 400})  # Ajuste o valor para 400 tokens
    generated_text = output[0]['generated_text']
    return generated_text




output_component = gr.Textbox(label = "Prompt")
examples = [[
    ["Quais são as principais teorias da evolução?",],
    ["Explique o conceito de função trigonométrica."],
    ["Descreva a teoria das cordas na física."],
    ["Como ocorre o processo de fotossíntese nas plantas?"],
]]
description = "Este aplicativo gera perguntas de estudantes de vestibular. Basta inserir um tópico ou conceito e o modelo irá gerar uma pergunta baseada nele. 🎓✍️📚"
gr.Interface(outputs=output_component, examples=examples, title="🎓 Gerador de Perguntas e Respostas para Vestibular 🎓", description=description).launch()