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 import gradio as gr
 from huggingface_hub import InferenceClient
+import os
+from typing import List, Tuple
+import time
 
-"""
-For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
-"""
-client = InferenceClient("meta-llama/Llama-3.2-1B")
+# Configuração do cliente
+HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")  # Token deve ser configurado como variável de ambiente
+MODEL_ID = "meta-llama/Llama-3.2-1B"
 
+try:
+    client = InferenceClient(
+        MODEL_ID,
+        token=HF_TOKEN
+    )
+except Exception as e:
+    print(f"Erro ao inicializar o cliente: {str(e)}")
 
 def respond(
-    message,
-    history: list[tuple[str, str]],
-    system_message,
-    max_tokens,
-    temperature,
-    top_p,
-):
-    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
-
-    for val in history:
-        if val[0]:
-            messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
-        if val[1]:
-            messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
-
-    messages.append({"role": "user", "content": message})
-
-    response = ""
-
-    for message in client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        token = message.choices[0].delta.content
-
-        response += token
-        yield response
-
-
-"""
-For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
-"""
-demo = gr.ChatInterface(
-    respond,
-    additional_inputs=[
-        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
-        gr.Slider(
-            minimum=0.1,
-            maximum=1.0,
-            value=0.95,
-            step=0.05,
-            label="Top-p (nucleus sampling)",
-        ),
-    ],
-)
+    mensagem: str,
+    historico: List[Tuple[str, str]],
+    mensagem_sistema: str,
+    max_tokens: int,
+    temperatura: float,
+    top_p: float,
+) -> str:
+    """
+    Processa a mensagem do usuário e gera uma resposta.
+    """
+    try:
+        # Formata as mensagens no formato correto
+        messages = [{"role": "system", "content": mensagem_sistema}]
+        
+        for usuario, assistente in historico:
+            if usuario:
+                messages.append({"role": "user", "content": usuario})
+            if assistente:
+                messages.append({"role": "assistant", "content": assistente})
+        
+        messages.append({"role": "user", "content": mensagem})
+        
+        response = ""
+        
+        # Stream da resposta
+        for chunk in client.chat_completion(
+            messages,
+            max_tokens=max_tokens,
+            stream=True,
+            temperature=temperatura,
+            top_p=top_p,
+        ):
+            if hasattr(chunk.choices[0].delta, 'content'):
+                token = chunk.choices[0].delta.content
+                if token:
+                    response += token
+                    yield response
+            
+    except Exception as e:
+        yield f"Desculpe, ocorreu um erro: {str(e)}\nPor favor, verifique sua conexão e configurações."
 
+# Configuração da interface
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown("""
+    # 🤖 Chat com Llama em Português
+    
+    Este é um chatbot baseado no modelo Llama. Para usar:
+    1. Configure seu token HF como variável de ambiente
+    2. Ajuste os parâmetros conforme necessário
+    3. Digite sua mensagem e pressione Enter
+    """)
+    
+    chatbot = gr.ChatInterface(
+        respond,
+        additional_inputs=[
+            gr.Textbox(
+                value="Você é um assistente amigável e prestativo que responde em português.",
+                label="Mensagem do Sistema"
+            ),
+            gr.Slider(
+                minimum=1,
+                maximum=2048,
+                value=512,
+                step=1,
+                label="Máximo de Tokens"
+            ),
+            gr.Slider(
+                minimum=0.1,
+                maximum=4.0,
+                value=0.7,
+                step=0.1,
+                label="Temperatura"
+            ),
+            gr.Slider(
+                minimum=0.1,
+                maximum=1.0,
+                value=0.95,
+                step=0.05,
+                label="Top-p (Amostragem Nucleus)"
+            ),
+        ],
+        title="Chat com Llama",
+        description="Um chatbot interativo usando o modelo Llama.",
+        examples=[
+            ["Olá! Como você está?"],
+            ["Pode me explicar o que é inteligência artificial?"],
+            ["Qual é a capital do Brasil?"]
+        ]
+    )
+    
+    gr.Markdown("""
+    ### ℹ️ Informações
+    - Modelo: Llama
+    - Idioma: Português
+    - Stream: Ativado
+    
+    Para melhor desempenho, ajuste os parâmetros de acordo com suas necessidades.
+    """)
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch(share=False)