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.gitattributes

@@ -1,35 +1 @@
-*.7z filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.arrow filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.bz2 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.ckpt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.ftz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.gz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.h5 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.joblib filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.lfs.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.mlmodel filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.model filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.msgpack filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.npy filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.npz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.onnx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.ot filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.parquet filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.pb filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.pickle filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.pkl filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.pt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.pth filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.rar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.safetensors filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.tar.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.tar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.tflite filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.tgz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.wasm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.xz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.py linguist-language=Python

Dockerfile

@@ -1,42 +1,12 @@
-# ==========================
-# Base Image
-# ==========================
 FROM python:3.10-slim
 
-# ==========================
-# Environment
-# ==========================
-ENV PIP_NO_CACHE_DIR=1
-ENV PYTHONUNBUFFERED=1
-ENV PYTHONIOENCODING=utf-8
-ENV PORT=7860
-
-# ==========================
-# Working directory
-# ==========================
 WORKDIR /home/user/app
 
-# ==========================
-# Install system dependencies
-# ==========================
-RUN apt-get update && apt-get install -y \
-    git \
-    curl \
-    ffmpeg \
-    libsm6 \
-    libxext6 \
-    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-# ==========================
-# Copy project files
-# ==========================
 COPY requirements.txt .
-RUN pip install --upgrade pip
-RUN pip install -r requirements.txt
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
 
 COPY . .
 
-# ==========================
-# Run App
-# ==========================
+EXPOSE 8080
+
 CMD ["python", "app.py"]

app.py

@@ -1,103 +1,81 @@
-from flask import Flask, request, jsonify
-import firebase_admin
-from firebase_admin import credentials, firestore
-from huggingface_hub import InferenceClient
 import os
 import json
+import traceback
+import firebase_admin
+from firebase_admin import credentials, firestore
+from flask import Flask, request, jsonify
+import requests
 
 app = Flask(__name__)
 
-# =============== 🔥 Firebase Initialization ==================
 try:
-    firebase_json = os.getenv("FIREBASE_CONFIG")
-    if firebase_json:
-        cred_dict = json.loads(firebase_json)
-        cred = credentials.Certificate(cred_dict)
-        firebase_admin.initialize_app(cred)
-        db = firestore.client()
-        print("✅ Firebase conectado com sucesso.")
-    else:
-        print("⚠️ Variável FIREBASE_CONFIG não encontrada.")
+    firebase_json = os.getenv("FIREBASE_KEY")
+    if not firebase_json:
+        raise RuntimeError("❌ FIREBASE_KEY não encontrado nos Secrets do Space.")
+
+    cred_dict = json.loads(firebase_json)
+    cred = credentials.Certificate(cred_dict)
+    firebase_admin.initialize_app(cred)
+    db = firestore.client()
+    print("✅ Firebase conectado com sucesso.")
 except Exception as e:
     print(f"❌ Erro ao inicializar Firebase: {e}")
 
-# =============== 🤖 Hugging Face API ==================
 HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
 if not HF_TOKEN:
     raise RuntimeError("❌ HF_TOKEN não encontrado nos Secrets do Space.")
 
-client = InferenceClient(token=HF_TOKEN)
-
-# Lista de emoções permitidas
-TARGET_EMOTIONS = ["tristeza", "ansiedade", "insegurança", "raiva", "alegria"]
+MODEL_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/j-hartmann/emotion-english-distilroberta-base"
+HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"}
 
-# =============== 🧩 Função de análise ==================
 @app.route("/analyze", methods=["POST"])
-def analyze_text():
+def analyze():
     try:
-        data = request.get_json(force=True)
-        text = data.get("text", "").strip()
-
-        if not text:
-            return jsonify({"error": "Campo 'text' é obrigatório"}), 400
-
-        # Chamada ao modelo Hugging Face
-        response = client.text_classification(
-            model="SamLowe/roberta-base-go_emotions",  # multilabel + multilingue
-            inputs=text,
-        )
-
-        # Extrai as labels com maior score
-        best = max(response, key=lambda x: x["score"])
-        detected_label = best["label"].lower()
-
-        # Mapeia as emoções do modelo para as suas emoções personalizadas
-        mapped_emotion = "insegurança"
-        if "happy" in detected_label or "joy" in detected_label or "content" in detected_label:
-            mapped_emotion = "alegria"
-        elif "anger" in detected_label or "annoyance" in detected_label:
-            mapped_emotion = "raiva"
-        elif "sad" in detected_label or "grief" in detected_label:
-            mapped_emotion = "tristeza"
-        elif "anxiety" in detected_label or "fear" in detected_label or "worry" in detected_label:
-            mapped_emotion = "ansiedade"
-        elif "nervous" in detected_label or "confusion" in detected_label or "embarrassment" in detected_label:
-            mapped_emotion = "insegurança"
-
-        result = {
-            "emotion": mapped_emotion,
-            "score": round(best["score"], 4),
-            "emode": [mapped_emotion],
-            "suggestion": gerar_sugestao(mapped_emotion),
-            "status": "ok"
+        data = request.get_json()
+        if not data or "text" not in data:
+            return jsonify({"error": "Campo 'text' ausente."}), 400
+
+        text = data["text"]
+        print(f"🧠 Analisando texto: {text}")
+
+        response = requests.post(MODEL_URL, headers=HEADERS, json={"inputs": text}, timeout=15)
+        if response.status_code != 200:
+            raise RuntimeError(f"Erro na API HF: {response.text}")
+
+        result = response.json()
+
+        emotion_data = result[0] if isinstance(result, list) else []
+        if isinstance(emotion_data, list) and len(emotion_data) > 0:
+            best = max(emotion_data, key=lambda x: x.get("score", 0))
+            emotion = best.get("label", "").lower()
+        else:
+            emotion = "desconhecido"
+
+        allowed_emotions = ["tristeza", "ansiedade", "insegurança", "raiva", "alegria"]
+        if emotion not in allowed_emotions:
+            emotion = "desconhecido"
+
+        suggestions = {
+            "tristeza": "Tente conversar com alguém de confiança e fazer algo que te acalme 💙",
+            "ansiedade": "Respire fundo e pratique mindfulness por alguns minutos 🌿",
+            "insegurança": "Lembre-se do quanto você já conquistou, acredite em si mesmo 💪",
+            "raiva": "Afaste-se um pouco e respire fundo antes de reagir 🔥",
+            "alegria": "Continue assim! Espalhe positividade 😊",
+            "desconhecido": "Emoção não identificada com precisão."
         }
 
-        return jsonify(result), 200
-
-    except Exception as e:
-        return jsonify({"error": str(e)}), 500
-
-
-def gerar_sugestao(emocao):
-    """Sugestões personalizadas por emoção"""
-    sugestoes = {
-        "alegria": "Continue cultivando momentos positivos!",
-        "tristeza": "Procure descansar e conversar com alguém de confiança.",
-        "raiva": "Respire fundo, tente se afastar um pouco da situação.",
-        "ansiedade": "Tente uma pausa breve, respiração profunda e se hidratar.",
-        "insegurança": "Lembre-se do quanto você já conquistou, confie em você!",
-    }
-    return sugestoes.get(emocao, "Tudo bem sentir isso — observe sem se julgar.")
+        suggestion = suggestions.get(emotion, "Sem sugestão disponível.")
 
+        return jsonify({
+            "status": "ok",
+            "emotion": emotion,
+            "emode": [emotion],
+            "suggestion": suggestion
+        })
 
-@app.route("/", methods=["GET"])
-def home():
-    return jsonify({
-        "message": "API Flask funcionando no Space!",
-        "status": "online"
-    })
-
+    except Exception as e:
+        traceback.print_exc()
+        return jsonify({"status": "fallback", "error": str(e)}), 500
 
 if __name__ == "__main__":
-    app.run(host="0.0.0.0", port=7860)
-
+    app.run(host="0.0.0.0", port=8080)

requirements.txt

@@ -1,17 +1,4 @@
-# Servidor Flask
-flask==3.0.3
-gunicorn==23.0.0
-huggingface-hub==0.25.2
-
-# Firebase
-firebase-admin==7.6.0
-
-# Transformers e PyTorch
-transformers==4.40.2
-torch==2.2.0
-
-# Requisições HTTP mais avançadas (se precisar)
-requests==2.32.3
-
-# Para JSON e manipulação de tempo
-python-dotenv==1.0.0
+flask
+firebase-admin
+requests
+gunicorn

runtime.txt

@@ -1 +1 @@
-python-3.10
+python-3.10