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app.py

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 import gradio as gr
-from transformers import pipeline
+import requests
+import os
 
-# Modelo ligero y confiable en español
-chatbot = pipeline("text-generation", model="datificate/gpt2-small-spanish")
+# Modelo confiable en español tipo tutor
+API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/mrm8488/t5-small-spanish-summarization"
+headers = {"Authorization": f"Bearer {os.getenv('HF_TOKEN')}"}
+
+def query(payload):
+    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
+    result = response.json()
+    # Manejo si el modelo está cargando
+    if isinstance(result, dict) and "error" in result:
+        return {"error": "Modelo cargando, intenta otra vez"}
+    return result
 
 def respond(message, history):
     if not message:
         return "Pregúntame algo 😊"
 
-    prompt = "Responde en español de forma clara y amigable: " + message
-    response = chatbot(prompt, max_length=100, do_sample=False)
+    output = query({
+        "inputs": "Explica claramente y paso a paso en español como un tutor: " + message
+    })
 
-    return response[0]["generated_text"]
+    if isinstance(output, list) and "generated_text" in output[0]:
+        return output[0]["generated_text"]
+    else:
+        return "La IA está ocupada 😭 intenta otra vez en unos segundos"
 
 demo = gr.ChatInterface(fn=respond)
 demo.launch()