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app.py

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 import requests
 import json
 import gradio as gr
+import spaces
 
-# Configuración de la API de Hugging Face
-base_url = "https://locorene1000-llama3-1.hf.space/call/mejorar_resolucion"
+# Configuración de la API de NVIDIA
+base_url = "https://integrate.api.nvidia.com/v1"
+api_key = "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"
+headers = {
+    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
+    "Content-Type": "application/json",
+    "Accept": "application/json"
+}
 
 # Instrucciones para el modelo
 instrucciones = """
 Eres un Ministro de la Corte Suprema de Chile, especializado en derecho civil. Tu tarea principal es mejorar borradores de resoluciones judiciales y responder preguntas generales, asegurando un tono formal y técnico cuando sea necesario, y proporcionando respuestas claras y precisas. Tus habilidades incluyen:
 1. Utilizar un tono formal y técnico para garantizar claridad y coherencia.
-2. Usar terminología legal específica, como 'folio', 'autos', 'resuelve', 'artículo', 'Código de Procedimiento Civil', 'audiencia', 'notificación', 'prueba', 'nulidad', 'oficiar' y 'notificar'.
+2. Usar terminología legal específica, como 'folio', 'autos','resuelve', 'artículo', 'Código de Procedimiento Civil', 'audiencia', 'notificación', 'prueba', 'nulidad', 'oficiar' y 'notificar'.
 3. Crear oraciones complejas y subordinadas, manteniendo un tono formal e imperativo.
 4. Proporcionar referencias detalladas a regulaciones y precedentes judiciales, citando consistentemente artículos de leyes y sentencias anteriores.
 5. Mantener un tono uniforme y detallado en todo el documento, centrado en la precisión terminológica.
@@ -29,41 +36,36 @@ Revisas el documento para asegurar:
 - Revisión integral y presentación concisa y unificada de la información.
 """
 
-def iniciar_consulta(input_text):
+def mejorar_resolucion(input_text):
+    # Construcción del prompt con instrucciones unificadas
+    prompt = f"Adopta el rol de Ministro de la Corte Suprema de Chile y responde a la siguiente pregunta/pregunta con base en las instrucciones e instrucciones legales proporcionadas:\n{instrucciones}\n{instrucciones_legales}\nTexto o pregunta:\n{input_text}\nRespuesta:"
+    
     payload = {
-        "data": [input_text]
-    }
-    headers = {
-        "Content-Type": "application/json"
+        "model": "nvidia/nemotron-4-340b-instruct",
+        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
+        "temperature": 0.5,
+        "top_p": 0.7,
+        "max_tokens": 1024,
+        "stream": False
     }
-    
-    response = requests.post(base_url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
-    
-    if response.status_code == 200:
-        event_id = response.json().get("event_id")
-        return event_id
-    else:
-        return f"Error {response.status_code}: {response.text}"
 
-def obtener_resultado(event_id):
-    response = requests.get(f"{base_url}/{event_id}", headers={"Accept": "text/event-stream"})
-    
-    if response.status_code == 200:
-        return response.text
-    else:
-        return f"Error {response.status_code}: {response.text}"
-
-def mejorar_resolucion(input_text):
-    event_id = iniciar_consulta(input_text)
-    if "Error" in event_id:
-        return event_id
-    
-    resultado = obtener_resultado(event_id)
-    return resultado
+    try:
+        response = requests.post(f"{base_url}/chat/completions", headers=headers, data=json.dumps(payload))
+        response.raise_for_status()
+        response_body = response.json()
+        return response_body['choices'][0]['message']['content']
+    except requests.exceptions.HTTPError as errh:
+        return f"Error HTTP: {errh}"
+    except requests.exceptions.ConnectionError as errc:
+        return f"Error de conexión: {errc}"
+    except requests.exceptions.Timeout as errt:
+        return f"Error de tiempo de espera: {errt}"
+    except requests.exceptions.RequestException as err:
+        return f"Error de solicitud: {err}"
 
 # Definición de la interfaz de Gradio
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# Mejora de Resoluciones Judiciales y Respuestas con Ministro en Visita")
+    gr.Markdown("# Mejora de Resoluciones Judiciales y Respuestas con Nemotron")
     input_text = gr.Textbox(label="Introduce tu resolución judicial o pregunta")
     output_text = gr.Textbox(label="Respuesta mejorada o respuesta corta")
     submit_button = gr.Button("Enviar")