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import streamlit as st
import random
from transformers import pipeline
# Configuración de la página
st.set_page_config(
page_title="¿No sabes qué decir? Te ayudamos",
page_icon="💡",
layout="centered"
)
# Estilo de la app
st.markdown(
"""
<style>
body {
background-color: #fefaf4;
}
.title {
font-size: 38px;
font-weight: bold;
text-align: center;
color: #a3b18a;
margin-bottom: 10px;
}
.subtitle {
font-size: 18px;
text-align: center;
color: #588157;
}
.footer {
text-align: center;
font-size: 12px;
margin-top: 30px;
color: #8d99ae;
}
.stButton>button {
background-color: #ffdab9;
color: #3d405b;
font-size: 16px;
}
</style>
""",
unsafe_allow_html=True
)
# Diccionario de conectores
conectores = {
"Explicación": ["porque", "ya que", "puesto que", "dado que"],
"Contraste": ["sin embargo", "aunque", "no obstante", "a pesar de"],
"Adición": ["además", "asimismo", "igualmente", "por otra parte"]
}
# Seleccionar conector lógico aleatorio
def agregar_conector_automatico(texto_usuario):
categoria = random.choice(list(conectores.keys()))
conector = random.choice(conectores[categoria])
return f"{texto_usuario} {conector}"
# Cargar modelo ligero
@st.cache_resource
def load_model():
return pipeline("text-generation", model="PlanTL-GOB-ES/gpt2-base-bne")
generator = load_model()
# Título llamativo
st.markdown('<p class="title">¿No sabes qué decir? 💡</p>', unsafe_allow_html=True)
st.markdown('<p class="subtitle">¡Te ayudamos a completar tus ideas con inteligencia artificial!</p>', unsafe_allow_html=True)
# Entrada del usuario
st.subheader("📝 Escribe tu idea:")
prompt = st.text_area("Completa tu idea:", placeholder="Ejemplo: Me gustaría escribir una carta a...")
# Generar respuesta
if st.button("✨ Generar Texto ✨"):
if not prompt.strip():
st.warning("⚠️ Por favor, ingresa un texto válido.")
else:
with st.spinner("⏳ Generando texto..."):
prompt_con_conector = agregar_conector_automatico(prompt)
result = generator(
prompt_con_conector,
max_new_tokens=25,
temperature=0.3, # Un poco menos restrictivo
top_p=0.8, # Sampling más relajado
top_k=20, # Permitir más opciones
repetition_penalty=1.2, # Penalización más moderada
num_return_sequences=1
)
response = result[0]["generated_text"]
st.subheader("🖋️ Texto Generado:")
st.success(response)
# Footer
st.markdown('<p class="footer">Grupo 7 - Procesamiento de datos con AI - Especialización de Inteligencia Artificial UAO</p>', unsafe_allow_html=True) |