import os
import gradio as gr
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from huggingface_hub import login

# Obtener el token directamente del secreto de Hugging Face
huggingface_token = os.environ.get('reparfinal')
if huggingface_token is None:
    raise ValueError("El token de Hugging Face no está configurado en los secretos del Space")

# Iniciar sesión
login(huggingface_token)

# Configurar modelo
model_id = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"  # Cambiado al modelo de 7B
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)

def respond_to_query(user_input):
    # Formato específico para Llama 2 Chat
    prompt = f"[INST] {user_input} [/INST]"
    inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
    
    outputs = model.generate(
        inputs,
        max_new_tokens=256,
        do_sample=True,
        top_p=0.95,
        top_k=50,
        temperature=0.7,
        repetition_penalty=1.1
    )
    
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

# Interfaz Gradio
interface = gr.Interface(
    fn=respond_to_query,
    inputs=gr.Textbox(label="Tu pregunta"),
    outputs=gr.Textbox(label="Respuesta"),
    title="Chatbot con Llama-2-7b",
    description="Haz una pregunta y el modelo te responderá"
)

if __name__ == "__main__":
    interface.launch()