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READM.md

@@ -0,0 +1,60 @@
+---
+title: Eliza com LLLM
+emoji: 💬
+colorFrom: yellow
+colorTo: purple
+sdk: gradio
+sdk_version: 5.34.2
+app_file: app.py
+pinned: false
+---
+
+# Eliza com LLM 💬
+
+Um chatbot de exemplo utilizando [Gradio](https://gradio.app), [`huggingface_hub`](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/index) e a [Hugging Face Inference API](https://huggingface.co/docs/api-inference/index).
+
+## Descrição
+
+Este projeto implementa um chatbot inspirado na clássica Eliza, mas utilizando modelos de linguagem modernos (LLMs) para respostas mais naturais e inteligentes. A interface é construída com Gradio, permitindo fácil interação via web.
+
+## Funcionalidades
+
+- Interface web simples e intuitiva
+- Respostas geradas por modelos de linguagem avançados
+- Integração com a API de inferência da Hugging Face
+
+## Como executar
+
+1. **Clone o repositório:**
+   ```bash
+   git clone <URL_DO_REPOSITORIO>
+   cd eliza_llm
+   ```
+
+2. **Instale as dependências:**
+   ```bash
+   pip install -r requirements.txt
+   ```
+
+3. **Execute o aplicativo:**
+   ```bash
+   python app.py
+   ```
+
+4. Acesse a interface no navegador pelo endereço exibido no terminal (geralmente http://localhost:7860).
+
+## Requisitos
+
+- Python 3.8 ou superior
+- Conta na Hugging Face (para uso da API, se necessário)
+
+## Estrutura do Projeto
+
+- `app.py`: Código principal do chatbot e da interface Gradio
+- `requirements.txt`: Dependências do projeto
+- `README.md`: Este arquivo
+
+## Créditos
+
+- Inspirado no chatbot Eliza
+- Utiliza Gradio e Hugging Face

ap.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+import gradio as gr
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
+import torch
+import os
+
+model_name = "google/gemma-4-E2B-it" 
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, 
+                                             torch_dtype=torch.float16, 
+                                             device_map="auto")
+
+pipe = pipeline("text-generation", 
+                model=model_name, 
+                tokenizer=tokenizer, 
+                max_new_tokens=150, 
+                temperature=0.7)
+
+def generate_response(message, history):
+    messages = [
+    [
+        {
+            "role": "system",
+            "content": [{"type": "text", 
+                         "text": "Você é ELIZA, uma terapeuta que responde com empatia e faz perguntas para entender melhor o paciente."},]
+        },
+        {
+            "role": "user",
+            "content": [{"type": "text", 
+                         "text": message},]
+        },
+    ],
+    ]
+
+    response = pipe(messages)
+    return response[0][0]['generated_text'][2]['content']
+
+demo = gr.ChatInterface(
+    generate_response,
+    title="ELIZA (com LLM)",
+    description="Compartilhe seus pensamentos e ELIZA irá ajudar você a refletir sobre eles."
+)
+
+demo.launch()

gitignore.txt

@@ -0,0 +1 @@
+.venv

pyproject.toml.txt

@@ -0,0 +1,12 @@
+[project]
+name = "eliza-llm"
+version = "0.1.0"
+description = "Add your description here"
+readme = "README.md"
+requires-python = ">=3.11"
+dependencies = [
+    "accelerate>=1.13.0",
+    "gradio>=6.14.0",
+    "torch>=2.11.0",
+    "transformers>=5.7.0",
+]

python-version.txt

@@ -0,0 +1 @@
+3.11

requirement.text

@@ -0,0 +1,6 @@
+huggingface_hub
+transformers
+accelerate
+torch
+groq
+gradio