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import gradio as gr | |
from transformers import pipeline | |
# Cria o pipeline usando o modelo GPT-2 | |
pipe = pipeline("text-generation", model="gpt2") | |
# Função principal do CRM Doctor | |
def chat(user_input): | |
result = pipe(user_input, max_length=100, do_sample=True) | |
return result[0]["generated_text"] | |
# Cria a interface Gradio | |
iface = gr.Interface( | |
fn=chat, | |
inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="Descreva seus sintomas aqui..."), | |
outputs="text", | |
title="CRM Doctor", | |
description="💙 Seu assistente de pré-diagnóstico.\n\n⚠️ *Esta IA não substitui consulta médica presencial.*" | |
) | |
if __name__ == "__main__": | |
iface.launch() | |