Fixing path again

app.py

@@ -1,45 +1,48 @@
 import os
 import sys
+
+# 1) Ajuste de path antes de qualquer import de smi_ted_light
+BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+INFERENCE_PATH = os.path.join(BASE_DIR, "smi-ted", "inference")
+
+if not os.path.isdir(INFERENCE_PATH):
+    raise RuntimeError(f"Caminho de inference não encontrado: {INFERENCE_PATH}")
+
+# Insere no início do sys.path para ter precedência
+sys.path.insert(0, INFERENCE_PATH)
+
+# 2) Agora sim importamos o loader do modelo
+from smi_ted_light.load import load_smi_ted
+
 import tempfile
 import pandas as pd
 import gradio as gr
-from smi_ted_light.load import load_smi_ted  
-
-# 1) Ajuste de paths para encontrar o inference
-BASE_DIR = os.path.dirname(__file__)
-INFERENCE_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "smi-ted", "inference")
-sys.path.append(INFERENCE_DIR)
 
-# 2) Carregando o modelo
-MODEL_DIR = os.path.join("smi-ted", "inference", "smi_ted_light")
+# 3) Carrega o modelo SMI-TED Light
+MODEL_DIR = os.path.join(INFERENCE_PATH, "smi_ted_light")
 model = load_smi_ted(
     folder=MODEL_DIR,
     ckpt_filename="smi-ted-Light_40.pt",
     vocab_filename="bert_vocab_curated.txt",
 )
 
-# 3) Função única que gera embedding E CSV
+# 4) Função que gera embedding e disponibiliza CSV
 def gerar_embedding_e_csv(smiles: str):
     smiles = smiles.strip()
     if not smiles:
-        # Se não digitou nada, retorna erro e esconde o botão de download
         return {"erro": "digite uma sequência SMILES primeiro"}, gr.update(visible=False)
 
     try:
-        # Gera o embedding
         vetor = model.encode(smiles, return_torch=True)[0].tolist()
-        # Cria DataFrame e escreve CSV num arquivo temporário
         df = pd.DataFrame([vetor])
         tmp = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".csv", delete=False)
         df.to_csv(tmp.name, index=False)
         tmp.close()
-        # Retorna: 1) JSON, 2) update para o File (path + visível)
         return vetor, gr.update(value=tmp.name, visible=True)
     except Exception as e:
-        # Em caso de erro interno, mostra mensagem e esconde o botão
         return {"erro": str(e)}, gr.update(visible=False)
 
-# 4) Montando a interface Blocks
+# 5) Montagem da interface Gradio Blocks
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown(
         """
@@ -49,7 +52,6 @@ with gr.Blocks() as demo:
         2. Um botão para baixar esse vetor em CSV  
         """
     )
-
     with gr.Row():
         inp_smiles = gr.Textbox(label="SMILES", placeholder="Ex.: CCO")
         btn = gr.Button("Gerar Embedding")
@@ -57,7 +59,6 @@ with gr.Blocks() as demo:
         out_json = gr.JSON(label="Embedding (lista de floats)")
         out_file = gr.File(label="Download do CSV", visible=False)
 
-    # 5) Ligando o botão à função única (dois outputs)
     btn.click(
         fn=gerar_embedding_e_csv,
         inputs=inp_smiles,