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README.md

@@ -1,14 +1,13 @@
 ---
-title: Meu Chat IA
-emoji: 💻
-colorFrom: blue
-colorTo: purple
+title: StarCoder Chat
+emoji: 💬
+colorFrom: indigo
+colorTo: pink
 sdk: gradio
-sdk_version: "5.46.1"
+sdk_version: "3.50.2"
 app_file: app.py
 pinned: false
 ---
 
-# 💬 Meu Chat IA
-
-Um espaço privado para programar, testar ideias e gerar códigos de forma interativa.
+# StarCoder Chat
+Chatbot otimizado para programação e respostas em **Markdown**.

app.py

@@ -1,31 +1,26 @@
 import gradio as gr
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+from transformers import pipeline
 
-MODEL_NAME = "Salesforce/codegen-350M-multi"
+# Carrega modelo StarCoder otimizado para geração de código
+generator = pipeline("text-generation", model="bigcode/starcoder", device=-1)
 
-# Carrega o tokenizer e o modelo
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME)
+def chat(message, history):
+    history = history or []
+    response = generator(message, max_new_tokens=200, do_sample=True, temperature=0.2)[0]["generated_text"]
+    # Pega apenas a resposta após a mensagem do usuário
+    response = response[len(message):].strip()
+    history.append((message, response))
+    return history, history
 
-def chat_with_ai(prompt):
-    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
-    outputs = model.generate(
-        **inputs,
-        max_new_tokens=200,
-        temperature=0.7,
-        do_sample=True,
-        top_p=0.9
-    )
-    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+with gr.Blocks(css="style.css") as demo:
+    gr.Markdown("# 💬 StarCoder Chat
+Escreva código, faça perguntas e receba respostas em **Markdown**.")
 
-# Interface do Gradio
-iface = gr.Interface(
-    fn=chat_with_ai,
-    inputs="text",
-    outputs="text",
-    title="💻 CodeGen Chatbot",
-    description="Um chatbot simples baseado no modelo Salesforce CodeGen 350M"
-)
+    chatbot = gr.Chatbot(elem_id="chatbot")
+    msg = gr.Textbox(placeholder="Digite sua mensagem...")
+    clear = gr.Button("Limpar")
 
-if __name__ == "__main__":
-    iface.launch()
+    msg.submit(chat, [msg, chatbot], [chatbot, chatbot])
+    clear.click(lambda: None, None, chatbot)
+
+demo.launch()

requirements.txt

@@ -1,4 +1,4 @@
-gradio
+gradio==3.50.2
 transformers
 torch
 sentencepiece

style.css

@@ -0,0 +1,4 @@
+#chatbot {
+    height: 500px;
+    overflow: auto;
+}