Upload 3 files

README.md

@@ -1,12 +1,25 @@
----
-title: PGQ
-emoji: 📉
-colorFrom: purple
-colorTo: pink
-sdk: gradio
-sdk_version: 5.44.0
-app_file: app.py
-pinned: false
----
-
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+# 🎓 Chat PT-EN com Tradução Simultânea
+
+Este projeto implementa um **chat bilíngue** em tempo real:
+- Funcionário escreve em **Português** → tradução automática para **Inglês**.
+- Estudante escreve em **Inglês** → tradução automática para **Português**.
+- Cada lado tem seu **campo de input e botão próprio**.
+
+---
+
+## 🚀 Como usar
+1. O **Funcionário** digita sua mensagem em português e clica em **Enviar Funcionário**.  
+2. O **Estudante** digita em inglês e clica em **Enviar Estudante**.  
+3. O histórico do chat mostra a mensagem no idioma original + tradução correspondente.  
+
+---
+
+## 🛠️ Tecnologias
+- [Gradio](https://www.gradio.app/) para a interface.  
+- [Transformers](https://huggingface.co/docs/transformers) para tradução.  
+- Modelos da **Unicamp-DL**:  
+  - [unicamp-dl/translation-pt-en-t5-large-v2](https://huggingface.co/unicamp-dl/translation-pt-en-t5-large-v2)  
+  - [unicamp-dl/translation-en-pt-t5-large-v2](https://huggingface.co/unicamp-dl/translation-en-pt-t5-large-v2)  
+
+---
+

app.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+#Esboço de App de Tradução
+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+
+# Carregar modelos de tradução
+pt_en_translator = pipeline("translation", model="unicamp-dl/translation-pt-en-t5-large-v2")
+en_pt_translator = pipeline("translation", model="unicamp-dl/translation-en-pt-t5-large-v2")
+
+def traduzir_pt_en(texto):
+    return pt_en_translator(texto, max_length=512)[0]["translation_text"]
+
+def traduzir_en_pt(texto):
+    return en_pt_translator(texto, max_length=512)[0]["translation_text"]
+
+def enviar_funcionario(msg_pt, history):
+    traducao = traduzir_pt_en(msg_pt)
+    resposta = f"Funcionário (PT): {msg_pt}\n*(Translation: {traducao})*"
+    history = history + [(msg_pt, resposta)]
+    return "", history
+
+def enviar_estudante(msg_en, history):
+    traducao = traduzir_en_pt(msg_en)
+    resposta = f"Student (EN): {msg_en}\n*(Tradução: {traducao})*"
+    history = history + [(msg_en, resposta)]
+    return "", history
+
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("## 🎓 Chat PT-EN com Tradução Simultânea")
+    gr.Markdown("Dois usuários podem conversar: **Funcionário (PT)** ↔ **Estudante (EN)**. Cada fala aparece com tradução automática.")
+
+    chatbot = gr.Chatbot(label="Chat Funcionário ↔ Estudante", bubble_full_width=False)
+
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            msg_func = gr.Textbox(label="Mensagem do Funcionário (PT)", placeholder="Digite em Português...")
+            btn_func = gr.Button("Enviar Funcionário")
+        with gr.Column():
+            msg_est = gr.Textbox(label="Mensagem do Estudante (EN)", placeholder="Digite em Inglês...")
+            btn_est = gr.Button("Enviar Estudante")
+
+    clear = gr.Button("Limpar conversa")
+
+    btn_func.click(enviar_funcionario, [msg_func, chatbot], [msg_func, chatbot])
+    btn_est.click(enviar_estudante, [msg_est, chatbot], [msg_est, chatbot])
+    clear.click(lambda: None, None, chatbot, queue=False)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()
+

requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+gradio
+transformers
+torch
+sentencepiece