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 import gradio as gr
+from huggingface_hub import InferenceClient
 from gtts import gTTS
 import os
 
-# Função para gerar resposta de áudio
-def chatbot_response(message):
-    # Aqui você pode definir uma lógica mais complexa para as respostas
-    response_text = f"Você disse: {message}"
-    
-    # Convertendo a resposta em voz
+# Inicializando o cliente da Hugging Face com o modelo de linguagem
+client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
+
+# Função para gerar a resposta e o 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_text = ""
+
+    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_text += token
+
+    # Convertendo o texto em fala
     tts = gTTS(response_text, lang='pt')
     audio_file = "response.mp3"
     tts.save(audio_file)
-    
-    # Retorna o arquivo de áudio gerado
-    return audio_file
-
-# Criando a interface no Gradio
-interface = gr.Interface(
-    fn=chatbot_response, 
-    inputs="text", 
-    outputs="audio", 
-    title="Chatbot com Resposta em Voz",
-    description="Digite sua pergunta e o chatbot irá responder com voz."
+
+    return response_text, audio_file
+
+# Interface do Gradio com caixa de texto e controles adicionais
+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)",
+        ),
+    ],
+    outputs=["text", "audio"]  # Define que a saída será texto e áudio
 )
 
-# Executando a interface
-interface.launch()
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()