from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import gradio as gr

# Cargar modelo y tokenizador desde Hugging Face Hub
repo_id = "Blandskron/ModelChatBot"

try:
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        repo_id,
        ignore_mismatched_sizes=True 
    )
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(repo_id)
except Exception as e:
    print(f"Error al cargar el modelo: {e}")
    print("Asegúrate de que el repositorio contiene todos los archivos necesarios.")
    exit(1)

# Función para generar respuestas
def responder(pregunta):
    inputs = tokenizer(pregunta, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
    respuesta = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return respuesta

# Crear interfaz
iface = gr.Interface(
    fn=responder,
    inputs="text",
    outputs="text",
    title="Chatbot de Tecnología",
    description="Pregúntame sobre programación, hardware, software y tendencias tecnológicas."
)

iface.launch()