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@@ -16,4 +16,46 @@ model = LLaMAForCausalLM.from_pretrained(
     device_map="auto",
 )
 model = PeftModel.from_pretrained(model, "jcfneto/lora-cabrita-tv-ptbr")
+
+def generate_prompt(instruction, input=None):
+    if input:
+        return f"""Abaixo está uma instrução que descreve uma tarefa, juntamente com uma entrada que fornece mais contexto. Escreva uma resposta que complete adequadamente o pedido.
+
+### Instrução:
+{instruction}
+
+### Entrada:
+{input}
+
+### Resposta:"""
+    else:
+        return f"""Abaixo está uma instrução que descreve uma tarefa. Escreva uma resposta que complete adequadamente o pedido.
+
+### Instrução:
+{instruction}
+
+### Resposta:"""
+
+generation_config = GenerationConfig(
+    temperature=0.2,
+    top_p=0.75,
+    num_beams=4,
+)
+
+def evaluate(instruction, input=None):
+    prompt = generate_prompt(instruction, input)
+    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
+    input_ids = inputs["input_ids"].cuda()
+    generation_output = model.generate(
+        input_ids=input_ids,
+        generation_config=generation_config,
+        return_dict_in_generate=True,
+        output_scores=True,
+        max_new_tokens=256
+    )
+    for s in generation_output.sequences:
+        output = tokenizer.decode(s)
+        print("Resposta:", output.split("### Resposta:")[1].strip())
+
+evaluate(input("Instrução: "))
 ```