app.py

from transformers import AutoModel
import gradio as gr

# Carregar o modelo
model = AutoModel.from_pretrained("openbmb/MiniCPM-o-2_6", trust_remote_code=True)

# Função para gerar a resposta do modelo
def generate_response(input_text):
    # Aqui você pode adicionar a lógica para processar o texto de entrada e gerar a resposta
    # Por exemplo, se o modelo for um modelo de geração de texto, você pode usar model.generate()
    # Como o modelo específico não foi detalhado, estou apenas retornando o texto de entrada como exemplo
    response = f"Resposta do modelo para: {input_text}"
    return response

# Criar a interface Gradio
interface = gr.Interface(
    fn=generate_response,  # Função que será chamada quando o usuário enviar o texto
    inputs="text",         # Tipo de entrada: texto
    outputs="text",        # Tipo de saída: texto
    title="MiniCPM-o-2_6 Interface",  # Título da interface
    description="Digite um texto e veja a resposta do modelo MiniCPM-o-2_6."  # Descrição
)

# Iniciar a interface
interface.launch()