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1
  import gradio as gr
2
  from transformers import pipeline
3
-
4
- # Cargar un modelo de lenguaje
5
- from transformers import pipeline
6
  from datetime import datetime
7
 
8
- # Crear el chatbot
9
  chatbot = pipeline("text-generation", model="gpt2")
10
 
 
11
  def get_response(user_input):
12
- # Respuestas personalizadas
13
  if "hola" in user_input.lower():
14
  return "¡Hola, soy Jarbot! ¿Cómo puedo ayudarte hoy?"
15
  elif "hora" in user_input.lower():
16
  return f"Son las {datetime.now().strftime('%H:%M')}. ¿Hay algo más en lo que pueda ayudarte?"
17
  elif "adiós" in user_input.lower():
18
- return "¡Hasta luego! Que tengas un buen día, espero que nos volvamos a ver."
19
  else:
20
- # Respuesta por defecto usando el modelo
21
  response = chatbot(user_input, max_length=50)
22
  return response[0]['generated_text']
23
 
24
- # Bucle para interactuar con el usuario
25
- while True:
26
- user_input = input("Tú: ")
27
- if user_input.lower() == "salir":
28
- break
29
- response = get_response(user_input)
30
- print("Asistente:", response)
31
-
32
-
33
- # Función de respuesta
34
- def responder_entrada(user_input):
35
- respuesta = chatbot(user_input, max_length=100, num_return_sequences=1)
36
- return respuesta[0]["generated_text"]
37
-
38
- # Interfaz Gradio
39
- with gr.Blocks() as interfaz:
40
- gr.Markdown("# Asistente Virtual")
41
- chat = gr.Chatbot()
42
- entrada_usuario = gr.Textbox(label="Escribe tu mensaje:")
43
- boton_enviar = gr.Button("Enviar")
44
-
45
- def enviar_mensaje(user_input, history):
46
- history = history or []
47
- respuesta = responder_entrada(user_input)
48
- history.append((user_input, respuesta))
49
- return history, ""
50
-
51
- boton_enviar.click(enviar_mensaje, [entrada_usuario, chat], [chat, entrada_usuario])
52
 
53
- interfaz.launch()
 
 
1
  import gradio as gr
2
  from transformers import pipeline
 
 
 
3
  from datetime import datetime
4
 
5
+ # Crear el chatbot usando el modelo de transformers
6
  chatbot = pipeline("text-generation", model="gpt2")
7
 
8
+ # Función para obtener la respuesta del bot
9
  def get_response(user_input):
10
+ # Respuestas personalizadas según ciertas palabras clave
11
  if "hola" in user_input.lower():
12
  return "¡Hola, soy Jarbot! ¿Cómo puedo ayudarte hoy?"
13
  elif "hora" in user_input.lower():
14
  return f"Son las {datetime.now().strftime('%H:%M')}. ¿Hay algo más en lo que pueda ayudarte?"
15
  elif "adiós" in user_input.lower():
16
+ return "¡Hasta luego! Que tengas un buen día."
17
  else:
18
+ # Respuesta por defecto usando el modelo GPT-2
19
  response = chatbot(user_input, max_length=50)
20
  return response[0]['generated_text']
21
 
22
+ # Crear la interfaz con Gradio
23
+ iface = gr.Interface(fn=get_response, inputs="text", outputs="text",
24
+ title="Asistente Virtual", description="¡Escribe algo para interactuar con el asistente!")
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
25
 
26
+ # Lanzar la interfaz
27
+ iface.launch()