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 import gradio as gr
 from huggingface_hub import InferenceClient
+import json
 
 # Inicialize o cliente com o modelo do Hugging Face
 client = InferenceClient(model="ulisesbravo/autotrain-nsuej-5ctie")
 
 def classify_text(text):
-    # Realize a inferência chamando o método post ou query
-    response = client.post(json={"inputs": text})  # Use o método correto para enviar o texto
+    # Realize a inferência chamando o método post
+    response_bytes = client.post(json={"inputs": text})  # Enviar o texto
 
-    # Inspecione a resposta para entender a estrutura
-    print(response)  # Para depuração
+    # Decodificar a resposta de bytes para string e depois para JSON
+    response_str = response_bytes.decode('utf-8')  # Decodificar de bytes para string
+    response = json.loads(response_str)  # Converter string JSON para um objeto Python
 
-    # Extraia a classificação da resposta
+    # Inspecionar a resposta para depuração
+    print(response)
+
+    # Verificar se a resposta é uma lista válida
     if isinstance(response, list) and len(response) > 0:
-        predicted_class = response[0]['label'] if 'label' in response[0] else "Classificação não encontrada"
+        # Ordenar as classificações pelo score e pegar a de maior valor
+        sorted_response = sorted(response[0], key=lambda x: x['score'], reverse=True)
+        predicted_class = sorted_response[0]['label']  # Pegar a classe com maior score
     else:
         predicted_class = "Classificação não encontrada"