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 import gradio as gr
 
-# Definindo a função para se conectar à API de inferência da Hugging Face
-def generate_response(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']
+gr.load("models/Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct").launch()
 
-# Construindo a interface com Gradio Blocks
-with gr.Blocks() as demo:
-    # Título e Descrição
-    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():
-        with gr.Column(scale=2):
-            # Caixa de entrada para o prompt
-            input_text = gr.Textbox(lines=5, placeholder="Digite seu prompt aqui...", label="Entrada do Usuário")
-        with gr.Column(scale=1):
-            # Botão de Enviar
-            submit_btn = gr.Button("Gerar Resposta")
-
-    # Caixa de saída para exibir a resposta do modelo
-    output_text = gr.Textbox(lines=10, label="Saída do Modelo", interactive=False)
-
-    # Conexão do botão com a função
-    submit_btn.click(generate_response, inputs=[input_text], outputs=[output_text])
-
-# Lançar a interface
-demo.launch()