Create app.py

app.py

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+import torch
+from transformers import pipeline
+import gradio as gr
+
+# Carregar o modelo
+model_id = "meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct"
+
+pipe = pipeline(
+    "text-classification", 
+    model=model_id, 
+    torch_dtype=torch.bfloat16, 
+    device_map="auto"
+)
+
+# Definir os rótulos das classes
+pipe.model.config.id2label = {0: 'greeting', 1: 'farewell', 2: 'other'}
+
+# Função para usar o modelo e retornar o resultado
+def classify_text(text):
+    result = pipe(text)
+    return result[0]['label']
+
+# Interface Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=classify_text,                  # Função que será chamada
+    inputs=gr.Textbox(label="Texto"),   # Caixa de texto para o usuário inserir a entrada
+    outputs=gr.Label(label="Classificação"),  # Exibição da classificação
+    title="Classificador de Texto",     # Título do app
+    description="Este modelo classifica o texto em três categorias: 'greeting', 'farewell', e 'other'."
+)
+
+# Iniciar o app Gradio
+iface.launch()