Update app.py

app.py

@@ -2,11 +2,12 @@ import gradio as gr
 import shutil
 import os
 from zipfile import ZipFile
-from huggingface_hub import InferenceApi
+from huggingface_hub import InferenceClient
 
-# Inicialização da API do CodeAstra-7B (substituir pelo seu modelo se necessário)
-MODEL_NAME = "CodeAstra-7B"
-api = InferenceApi(repo_id=MODEL_NAME)
+# Configuração do modelo e token de autenticação
+MODEL_NAME = "microsoft/codebert-base"  # Substituímos pelo modelo CodeBERT
+TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN", "")  # Defina a variável de ambiente HF_TOKEN com seu token de acesso
+client = InferenceClient(model=MODEL_NAME, token=TOKEN)
 
 # Diretório temporário para os uploads
 UPLOAD_DIR = "uploaded_files"
@@ -27,22 +28,28 @@ def process_uploaded_folder(zip_path):
                 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                     java_files.append(f.read())
     
-    # Analisar o código usando o modelo CodeAstra-7B
+    # Analisar o código usando o modelo CodeBERT
     full_analysis = ""
     for java_file in java_files:
-        # Analisar cada arquivo individualmente
-        result = api(inputs={"inputs": java_file})
-        full_analysis += f"\n--- Análise do arquivo ---\n{result['generated_text']}\n"
+        try:
+            # Enviar texto para análise
+            result = client.text_generation(java_file)
+            full_analysis += f"\n--- Análise do arquivo ---\n{result}\n"
+        except Exception as e:
+            full_analysis += f"\nErro ao processar arquivo: {e}\n"
 
     shutil.rmtree(folder_path)  # Limpar arquivos temporários
     return full_analysis
 
 # Função para responder ao chat
-def chat_with_codeastra(chat_history, user_input):
-    # Construa o contexto baseado no histórico do chat e na entrada do usuário
-    chat_prompt = f"Histórico do chat:\n{chat_history}\nUsuário: {user_input}\nIA:"
-    response = api(inputs={"inputs": chat_prompt})
-    return response['generated_text']
+def chat_with_codebert(chat_history, user_input):
+    try:
+        # Construir o contexto baseado no histórico do chat e na entrada do usuário
+        chat_prompt = f"Histórico do chat:\n{chat_history}\nUsuário: {user_input}\nIA:"
+        response = client.text_generation(chat_prompt)
+        return response
+    except Exception as e:
+        return f"Erro ao processar a resposta da IA: {e}"
 
 # Interface de upload
 def upload_and_analyze(zip_file):
@@ -54,13 +61,15 @@ def upload_and_analyze(zip_file):
         f.write(zip_file.read())
     
     # Processar o ZIP para análise
-    analysis = process_uploaded_folder(zip_path)
-    os.remove(zip_path)  # Remover o arquivo ZIP após processamento
+    try:
+        analysis = process_uploaded_folder(zip_path)
+    finally:
+        os.remove(zip_path)  # Remover o arquivo ZIP após processamento
     return analysis
 
 # Interface gráfica com Gradio
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# Analisador de APK com CodeAstra-7B 🚀")
+    gr.Markdown("# Analisador de APK com CodeBERT 🚀")
     
     with gr.Tab("Upload e Análise"):
         upload_input = gr.File(label="Envie um arquivo ZIP com o código Java", type="file")
@@ -73,7 +82,7 @@ with gr.Blocks() as demo:
         chat_input = gr.Textbox(label="Digite sua mensagem")
         chat_output = gr.Textbox(label="Resposta da IA")
         chat_button = gr.Button("Enviar")
-        chat_button.click(chat_with_codeastra, inputs=[chat_history, chat_input], outputs=chat_output)
+        chat_button.click(chat_with_codebert, inputs=[chat_history, chat_input], outputs=chat_output)
 
 # Executar a aplicação
 if __name__ == "__main__":