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 from transformers import BlenderbotTokenizer, BlenderbotForConditionalGeneration, pipeline
 import gradio as gr
-
+from googletrans import Translator
 
 mname = "facebook/blenderbot-400M-distill"
-
 model = BlenderbotForConditionalGeneration.from_pretrained(mname)
-
 tokenizer = BlenderbotTokenizer.from_pretrained(mname)
 
-to_english = pipeline('translation', model='mrm8488/mbart-large-finetuned-opus-es-en-translation')
 
-to_spanish = pipeline('translation', model='mrm8488/mbart-large-finetuned-opus-en-es-translation')
+def chat(mensaje, history): # Desde un mensaje en español
 
+    history = history or []
 
-def chat(mensaje, history):
+    traductor = Translator()
+    MESSAGE = traductor.translate(mensaje, dest='en').text # Traduce el mensaje al inglés
 
-    history = history or []
-    MESSAGE = to_english(mensaje)
-    inputs = tokenizer([MESSAGE[0]['translation_text']], return_tensors="pt")
+    inputs = tokenizer(MESSAGE, return_tensors="pt") # Tokeniza el mensaje traducido
     reply_ids = model.generate(**inputs)
-    respuesta = to_spanish(tokenizer.batch_decode(reply_ids))
-    history.append((mensaje, respuesta[0]['translation_text']))
+
+    response = tokenizer.batch_decode(reply_ids)[0][4:-4] # Genera la respuesta en inglés
+    respuesta = traductor.translate(response, dest='es').text # Traduce la respuesta al español
+
+    history.append((mensaje, respuesta))
     
     return history, history
 
-
 chatbot = gr.Chatbot().style(color_map=("red", "blue"))
 
 
-gr.Interface(
+demo = gr.Interface(
     chat,
     ["text", "state"],
     [chatbot, "state"],
     allow_flagging="never",
-).launch(share=True)
+)
+
+demo.launch(share=True, debug=True)