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+import gradio as gr
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, set_seed, pipeline
+
+
+title = "Gerador de Código"
+description = "Este é um espaço para converter texto em inglês para código Python usando o modelo [codeparrot-small-text-to-code](https://huggingface.co/codeparrot/codeparrot-small-text-to-code),\
+            um modelo de geração de código Python pré-treinado em um conjunto de dados de docstrings e código Python extraído de notebooks Jupyter disponível em [github-jupyter-text](https://huggingface.co/datasets/codeparrot/github-jupyter-text)."
+example = [
+    ["Função de utilidade para calcular a precisão de predições usando métricas do sklearn", 65, 0.6, 42],
+    ["Vamos implementar uma função que calcula o tamanho de um arquivo chamado filepath", 60, 0.6, 42],
+    ["Vamos implementar o algoritmo de ordenação Bubble Sort em uma função auxiliar:", 87, 0.6, 42],
+    ]
+
+# Altere o modelo para o modelo pré-treinado
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("codeparrot/codeparrot-small-text-to-code")
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("codeparrot/codeparrot-small-text-to-code")
+
+def criar_docstring(gen_prompt):
+    return "\"\"\"\n" + gen_prompt + "\n\"\"\"\n\n"
+
+def gerar_codigo(gen_prompt, max_tokens, temperatura=0.6, seed=42):
+    set_seed(seed)
+    pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
+    prompt = criar_docstring(gen_prompt)
+    generated_text = pipe(prompt, do_sample=True, top_p=0.95, temperature=temperatura, max_new_tokens=max_tokens)[0]['generated_text']
+    return generated_text
+
+
+iface = gr.Interface(
+    fn=gerar_codigo, 
+    inputs=[
+        gr.Textbox(label="Instruções em inglês", placeholder="Digite as instruções em inglês..."),
+        gr.inputs.Slider(
+            minimum=8,
+            maximum=256,
+            step=1,
+            default=8,
+            label="Número de tokens para gerar",
+        ),
+        gr.inputs.Slider(
+            minimum=0,
+            maximum=2.5,
+            step=0.1,
+            default=0.6,
+            label="Temperatura",
+        ),
+        gr.inputs.Slider(
+            minimum=0,
+            maximum=1000,
+            step=1,
+            default=42,
+            label="Semente aleatória para a geração"
+        )
+    ],
+    outputs=gr.Code(label="Código Python gerado", language="python", lines=10),
+    examples=example,
+    layout="horizontal",
+    theme="peach",
+    description=description,
+    title=title
+)
+iface.launch()