Upload app.py

app.py

@@ -0,0 +1,36 @@
+import gradio as gr
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+# Cargar el modelo y tokenizador
+model_name = "bigscience/bloomz-560m"  # Modelo multilingüe
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
+
+# Función para manejar el chatbot
+def chatbot(input_text, history=[]):
+    # Historial de conversación (opcional)
+    conversation = " ".join([f"Usuario: {turn[0]} Chatbot: {turn[1]}" for turn in history])
+    new_input = f"{conversation} Usuario: {input_text} Chatbot:"
+    
+    inputs = tokenizer(new_input, return_tensors="pt", truncation=True)
+    outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=200, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
+    
+    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True).split("Chatbot:")[-1].strip()
+    
+    # Actualizar historial
+    history.append((input_text, response))
+    return history, history
+
+# Configuración de la interfaz Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=chatbot,
+    inputs=["text", "state"],  # Input de texto y estado para el historial
+    outputs=["chatbot", "state"],  # Output del chatbot y estado
+    title="Neuronpyme Chatbot",
+    description="Un chatbot en español para ayudarte a implementar IA en tu negocio.",
+    theme="compact"
+)
+
+# Lanzar la aplicación
+iface.launch()
+