unicamp fix com json

Dockerfile

@@ -4,6 +4,9 @@ WORKDIR /app
 
 COPY . /app
 
-RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+# Instala dependências otimizadas
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt \
+    && pip install --no-cache-dir transformers accelerate
 
-CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]
+# Define o comando de execução
+CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]

app.py

@@ -1,34 +1,76 @@
 from fastapi import FastAPI
 from transformers import pipeline
+import json
+import os
 
 app = FastAPI()
 
-# Carregando o modelo correto: ptt5 (text2text-generation)
+# Carrega o arquivo questions.json
+with open("questions.json", "r", encoding="utf-8") as f:
+    examples = json.load(f)
+
+# Configuração do modelo PTT5
 ptt5 = pipeline(
     "text2text-generation",
-    model="unicamp-dl/ptt5-base-portuguese-text2text",
-    tokenizer="unicamp-dl/ptt5-base-portuguese-text2text"
+    model="unicamp-dl/ptt5-base-portuguese-vocab",
+    tokenizer="unicamp-dl/ptt5-base-portuguese-vocab",
+    device_map="auto" if os.getenv("HF_TOKEN") else None,
+    model_kwargs={"load_in_8bit": True if os.getenv("HF_TOKEN") else False}
 )
 
+def generate_question_from_prompt(theme, difficulty, example_question=None):
+    if example_question:
+        example_text = (
+            f"Enunciado clínico: {example_question['question'].split('Considerando')[-1].strip()} "
+            f"Alternativas: {', '.join(example_question['options'])} "
+            f"Gabarito: {example_question['answer']} "
+            f"Explicação: {example_question['explanation']}"
+        )
+        prompt = (
+            f"Baseado no exemplo: '{example_text}', gere uma nova questão de múltipla escolha "
+            f"sobre o tema '{theme}', com dificuldade {difficulty}, no estilo da prova de residência médica da USP. "
+            "Use o formato: 'Enunciado clínico: [texto detalhado com dados do paciente, exames e pergunta]. "
+            "Alternativas: A) [opção], B) [opção], C) [opção], D) [opção]. Gabarito: [letra]. "
+            "Explicação: [texto].'"
+        )
+    else:
+        prompt = (
+            f"Gere uma questão de múltipla escolha sobre o tema '{theme}', "
+            f"com dificuldade {difficulty}, no estilo da prova de residência médica da USP. "
+            "Use o formato: 'Enunciado clínico: [texto detalhado com dados do paciente, exames e pergunta]. "
+            "Alternativas: A) [opção], B) [opção], C) [opção], D) [opção]. Gabarito: [letra]. "
+            "Explicação: [texto].'"
+        )
+    response = ptt5(prompt, max_new_tokens=512, temperature=0.7, top_p=0.9)[0]['generated_text']
+    # Parseia a resposta para extrair os componentes
+    parts = response.split("Alternativas:")
+    if len(parts) > 1:
+        question_part = parts[0].replace("Enunciado clínico:", "").strip()
+        options_part = parts[1].split("Gabarito:")[0].strip()
+        answer_part = parts[1].split("Gabarito:")[1].split("Explicação:")[0].strip()
+        explanation_part = parts[1].split("Explicação:")[1].strip() if "Explicação:" in parts[1] else "Explicação padrão"
+        options = [opt.strip() for opt in options_part.split(",")]
+        if len(options) >= 4:
+            return {
+                "question": f"Enunciado clínico: {question_part}",
+                "options": [f"A) {options[0]}", f"B) {options[1]}", f"C) {options[2]}", f"D) {options[3]}"],
+                "answer": answer_part,
+                "explanation": explanation_part
+            }
+    return {"question": response, "options": [], "answer": "", "explanation": "Explicação padrão"}
+
 @app.get("/generate")
 async def generate_question(theme: str, difficulty: str):
-    prompt = (
-        f"Gere uma questão de múltipla escolha sobre o tema '{theme}', "
-        f"com dificuldade {difficulty}, no estilo da prova de residência médica da USP. "
-        "Inclua: enunciado clínico, 4 alternativas (A, B, C, D), gabarito e explicação."
-    )
-    response = ptt5(prompt, max_new_tokens=512, temperature=0.7, top_p=0.9)[0]['generated_text']
-    return {"question": response}
+    # Usa o primeiro exemplo como base
+    example = examples[0] if examples else None
+    return generate_question_from_prompt(theme, difficulty, example)
 
 @app.get("/simulado")
 async def get_simulado(num_questions: int = 5):
     simulado = []
     for _ in range(num_questions):
-        prompt = (
-            "Gere uma questão de múltipla escolha sobre clínica médica, nível médio, "
-            "no estilo da prova de residência da USP. "
-            "Inclua: enunciado clínico, 4 alternativas (A, B, C, D), gabarito e explicação."
-        )
-        result = ptt5(prompt, max_new_tokens=512, temperature=0.7, top_p=0.9)[0]['generated_text']
-        simulado.append({"question": result})
-    return {"simulado": simulado}
+        # Alterna entre exemplos para diversificar
+        example = examples[_ % len(examples)] if examples else None
+        question_data = generate_question_from_prompt("clinica medica", "medio", example)
+        simulado.append(question_data)
+    return {"simulado": simulado}

index.html

@@ -1,6 +1,18 @@
 <!DOCTYPE html>
 <html lang="pt-br">
-<head><title>Simulado USP</title></head>
+<head>
+  <title>Simulado USP</title>
+  <style>
+    body { font-family: Arial, sans-serif; margin: 20px; }
+    h1 { color: #2c3e50; }
+    button { padding: 10px 20px; background: #3498db; color: white; border: none; cursor: pointer; }
+    button:hover { background: #2980b9; }
+    #questions { margin-top: 20px; }
+    ul { list-style-type: upper-alpha; padding-left: 20px; }
+    li { margin-bottom: 5px; }
+    .question { border-bottom: 1px solid #ecf0f1; padding-bottom: 10px; margin-bottom: 10px; }
+  </style>
+</head>
 <body>
   <h1>Simulado</h1>
   <button onclick="loadSimulado()">Carregar</button>
@@ -9,7 +21,8 @@
     async function loadSimulado() {
       const response = await fetch('/simulado?num_questions=5');
       const data = await response.json();
-      document.getElementById('questions').innerHTML = data.simulado.map(q => `<p>${q.question}</p><ul><li>A)</li><li>B)</li><li>C)</li><li>D)</li></ul>`).join('');
+      const questionsDiv = document.getElementById('questions');
+      questionsDiv.innerHTML = data.simulado.map(q => `<div class="question">${q.question.replace(/\n/g, '<br>')}</div>`).join('');
     }
   </script>
 </body>

requirements.txt

@@ -1,4 +1,4 @@
-fastapi
-uvicorn
-transformers
-torch
+fastapi==0.103.2
+uvicorn==0.23.2
+transformers==4.35.0
+accelerate==0.21.0