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-# Importar las bibliotecas necesarias
+# Primero, instalamos las bibliotecas necesarias
+# NOTA: No uses el signo "!" en Hugging Face, ya que eso genera un error.
+# Si usas Hugging Face Spaces, las dependencias se instalan desde el archivo requirements.txt.
+# Asegúrate de tener este archivo con las líneas:
+# transformers
+# gradio
+# torch
+
 from transformers import pipeline
 import gradio as gr
 
-# Configurar el modelo de generación de texto
+# Configuración del modelo de lenguaje: distilgpt2 para respuestas rápidas y concisas
 chatbot = pipeline(
-    "text-generation",                # Usamos text-generation para respuestas
-    model="EleutherAI/gpt-neo-1.3B",  # Modelo GPT-Neo 1.3B para respuestas generales
-    max_length=100,                   # Longitud máxima de respuesta
-    pad_token_id=50256,               # Token de padding
-    temperature=0.7,                  # Controla la creatividad en la respuesta
-    top_k=50                          # Controla la diversidad en la respuesta
+    "text-generation",
+    model="distilgpt2",    # Usa "distilgpt2" para respuestas rápidas
+    max_length=50,
+    pad_token_id=50256,
+    temperature=0.5,       # Baja aleatoriedad para respuestas más coherentes
+    top_k=50
 )
 
-# Definir la función de respuesta del chatbot
+# Definimos la función para manejar la pregunta y limpiar la respuesta
 def responder(pregunta):
-    respuesta = chatbot(pregunta)
-    return respuesta[0]['generated_text']  # Extraer y devolver la respuesta generada
+    # Generamos la respuesta con el modelo
+    respuesta = chatbot(pregunta, max_length=50, num_return_sequences=1)
+    respuesta_texto = respuesta[0]['generated_text']
+    
+    # Limpiamos la respuesta para eliminar repeticiones
+    respuesta_texto = respuesta_texto.split(".")[0] + "."
+    
+    return respuesta_texto
 
-# Configurar la interfaz de Gradio
-interfaz = gr.Interface(
-    fn=responder,          # Función a llamar cuando se hace una pregunta
-    inputs="text",          # Entrada de texto
-    outputs="text",         # Salida de texto
-    title="Chatbot IA",     # Título del chatbot
-    description="Hazme una pregunta o salúdame.",  # Descripción del chatbot
+# Interfaz gráfica de usuario usando Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=responder,
+    inputs="text",
+    outputs="text",
+    title="Chatbot AI",
+    description="Hazme cualquier pregunta, y te responderé como un asistente de IA."
 )
 
-# Lanzar la aplicación
+# Ejecutar la aplicación
 if __name__ == "__main__":
-    interfaz.launch()
+    iface.launch()