interface streamlit

app.py

@@ -20,13 +20,10 @@ try:
     model, tokenizer = load_model()
     gerador = pipeline('text2text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer)
 
-    # Interface do usuário
     st.write("Este aplicativo gera texto baseado em um prompt inicial usando o modelo T5.")
     
-    # Entrada de texto
     prompt = st.text_area("Digite o prompt inicial:", height=100)
     
-    # Configurações de geração
     col1, col2 = st.columns(2)
     with col1:
         max_length = st.slider("Comprimento máximo do texto gerado:", min_value=10, max_value=500, value=100)
@@ -35,11 +32,17 @@ try:
     
     temperature = st.slider("Temperatura (criatividade):", min_value=0.1, max_value=1.0, value=0.7, step=0.1)
     
-    # Botão para gerar texto
     if st.button('Gerar Texto'):
         if prompt:
             with st.spinner('Gerando texto...'):
-                resultados = gerador(prompt, max_length=max_length, num_return_sequences=num_return_sequences, temperature=temperature)
+                # Usar beam search se num_return_sequences > 1
+                if num_return_sequences > 1:
+                    resultados = gerador(prompt, max_length=max_length, num_return_sequences=num_return_sequences, 
+                                         temperature=temperature, num_beams=num_return_sequences, 
+                                         no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True)
+                else:
+                    resultados = gerador(prompt, max_length=max_length, num_return_sequences=1, 
+                                         temperature=temperature, do_sample=True)
             
             st.subheader('Texto(s) gerado(s):')
             for i, resultado in enumerate(resultados, 1):