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import gradio as gr
from gtts import gTTS
import os
from huggingface_hub import InferenceClient
# Hugging Face inference client para o chatbot
client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
# Função para gerar resposta de texto e áudio
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 = ""
# Geração de resposta do chatbot
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, None # Retornando a resposta do chatbot inicialmente como texto
# Convertendo a resposta em áudio usando gTTS
tts = gTTS(response, lang='pt')
audio_file = "response.mp3"
tts.save(audio_file)
yield response, audio_file # Retornando o texto e o arquivo de áudio gerado
# Interface do Gradio com campo adicional para ajustar o sistema e configurações
demo = gr.ChatInterface(
fn=respond,
additional_inputs=[
gr.Textbox(value="Você é um chatbot amigável.", label="Mensagem do sistema"),
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="Temperatura"),
gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p (nucleus sampling)"),
],
outputs=[
"text", # Texto de saída do chatbot
gr.Audio(label="Áudio da Resposta") # Saída de áudio da resposta gerada
]
)
if __name__ == "__main__":
demo.launch()
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