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-#tradutor nq usando pipelines
-#Autor..: joinfv
-#Data...:20/11/2024
+# Tradutor NQ usando pipelines
+# Autor..: joinfv
+# Data...: 20/11/2024
 import gradio as gr
 
 from transformers import pipeline
 
-#load model
+# Load model
 pipe = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-tc-big-en-pt")
 
 def predict(text):
-  return pipe(text)[0]["translation_text"]
-  
-title = "Tradutor inglês para Brasileires"
-iface = gr.Interface(fn="predict", inputs=[gr.Textbox(label="text", lines=3)], outputs='text', title=title, api_name="predict")
+    return pipe(text)[0]["translation_text"]
 
+title = "Tradutor inglês para brasileiro"
 
-#iface = gr.Interface(
-#  predict, 
-#  inputs=[gr.Textbox(label="text", lines=3)],
-#  outputs='text',
-#  title=title,
-#)
+iface = gr.Interface(
+    fn=predict,  # Passa a referência à função predict
+    inputs=[gr.Textbox(label="text", lines=3)],
+    outputs='text',
+    title=title,
+    api_name="predict"
+)
 
 iface.launch()