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@@ -26,6 +26,26 @@ def train_model():
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return f"Modelo treinado e salvo em: {model_filename}"
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# Inicialize a interface Gradio
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iface = gr.Interface(fn=train_model, inputs=[], outputs=["text"])
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27 |
return f"Modelo treinado e salvo em: {model_filename}"
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+
# Carregar o modelo treinado (supondo que você tenha o arquivo 'model.pkl')
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30 |
+
model = load("/mnt/data/model.pkl") # ou o caminho do seu modelo
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31 |
+
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32 |
+
# Função para fazer previsões
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def predict(input_text):
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# Prever usando o modelo carregado
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prediction = model.predict([input_text]) # ou adapte conforme o seu modelo
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return prediction[0]
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+
# Criar a interface Gradio
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iface = gr.Interface(
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fn=predict, # Função para chamar ao gerar
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inputs=gr.Textbox(label="Input Text"), # Caixa de entrada de texto
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42 |
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outputs=gr.Textbox(label="Output") # Caixa de saída com a previsão
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+
)
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44 |
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+
# Iniciar a aplicação
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+
iface.launch()
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47 |
+
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48 |
+
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49 |
# Inicialize a interface Gradio
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50 |
iface = gr.Interface(fn=train_model, inputs=[], outputs=["text"])
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51 |
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