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import gradio as gr
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from transformers import pipeline
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# Cargar un modelo de lenguaje
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from transformers import pipeline
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from datetime import datetime
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# Crear el chatbot
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chatbot = pipeline("text-generation", model="gpt2")
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def get_response(user_input):
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-
# Respuestas personalizadas
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if "hola" in user_input.lower():
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return "¡Hola, soy Jarbot! ¿Cómo puedo ayudarte hoy?"
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elif "hora" in user_input.lower():
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return f"Son las {datetime.now().strftime('%H:%M')}. ¿Hay algo más en lo que pueda ayudarte?"
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elif "adiós" in user_input.lower():
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-
return "¡Hasta luego! Que tengas un buen día
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else:
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# Respuesta por defecto usando el modelo
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response = chatbot(user_input, max_length=50)
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return response[0]['generated_text']
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#
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if user_input.lower() == "salir":
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break
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response = get_response(user_input)
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print("Asistente:", response)
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# Función de respuesta
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def responder_entrada(user_input):
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respuesta = chatbot(user_input, max_length=100, num_return_sequences=1)
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return respuesta[0]["generated_text"]
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# Interfaz Gradio
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with gr.Blocks() as interfaz:
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gr.Markdown("# Asistente Virtual")
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chat = gr.Chatbot()
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entrada_usuario = gr.Textbox(label="Escribe tu mensaje:")
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boton_enviar = gr.Button("Enviar")
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def enviar_mensaje(user_input, history):
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history = history or []
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respuesta = responder_entrada(user_input)
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-
history.append((user_input, respuesta))
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-
return history, ""
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boton_enviar.click(enviar_mensaje, [entrada_usuario, chat], [chat, entrada_usuario])
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interfaz
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1 |
import gradio as gr
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2 |
from transformers import pipeline
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3 |
from datetime import datetime
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4 |
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5 |
+
# Crear el chatbot usando el modelo de transformers
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6 |
chatbot = pipeline("text-generation", model="gpt2")
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7 |
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8 |
+
# Función para obtener la respuesta del bot
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9 |
def get_response(user_input):
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10 |
+
# Respuestas personalizadas según ciertas palabras clave
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11 |
if "hola" in user_input.lower():
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12 |
return "¡Hola, soy Jarbot! ¿Cómo puedo ayudarte hoy?"
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13 |
elif "hora" in user_input.lower():
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14 |
return f"Son las {datetime.now().strftime('%H:%M')}. ¿Hay algo más en lo que pueda ayudarte?"
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15 |
elif "adiós" in user_input.lower():
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16 |
+
return "¡Hasta luego! Que tengas un buen día."
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17 |
else:
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18 |
+
# Respuesta por defecto usando el modelo GPT-2
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19 |
response = chatbot(user_input, max_length=50)
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20 |
return response[0]['generated_text']
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22 |
+
# Crear la interfaz con Gradio
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+
iface = gr.Interface(fn=get_response, inputs="text", outputs="text",
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+
title="Asistente Virtual", description="¡Escribe algo para interactuar con el asistente!")
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# Lanzar la interfaz
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iface.launch()
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