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 import gradio as gr
 
-# Carregando o modelo da Hugging Face
-model = gr.load("models/Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct")
-
+# Definindo a função para se conectar à API de inferência da Hugging Face
 def generate_response(prompt):
-    # Envia o prompt para o modelo carregado
-    response = model(prompt)
+    from transformers import pipeline
+    # Cria um pipeline de geração de texto com o modelo da Hugging Face
+    pipe = pipeline("text-generation", model="Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct")
+    response = pipe(prompt, max_length=200, num_return_sequences=1)
     return response[0]['generated_text']
 
+# Construindo a interface com Gradio Blocks
 with gr.Blocks() as demo:
     # Título e Descrição
-    gr.Markdown("# Qwen2.5-Coder Interface")
+    gr.Markdown("# Interface Melhorada para Qwen2.5-Coder")
     gr.Markdown("### Um modelo avançado para geração de texto. Digite o prompt abaixo para obter uma resposta.")
 
     with gr.Row():
@@ -27,4 +28,6 @@ with gr.Blocks() as demo:
     # Conexão do botão com a função
     submit_btn.click(generate_response, inputs=[input_text], outputs=[output_text])
 
+# Lançar a interface
 demo.launch()
+