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+import os
+import gradio as gr
+from huggingface_hub import login
+from datasets import load_dataset, Dataset
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments, DataCollatorForLanguageModeling, pipeline
+from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType, PeftModel
+
+# ============================================================
+# ⚙️ CONFIGURACIÓN GLOBAL
+# ============================================================
+# Modelo base para generación de código
+BASE_MODEL = "bigcode/santacoder"  
+LORA_PATH = "./lora_output"        # Directorio para guardar los adaptadores LoRA
+DATASET_PATH = "tu_dataset.json"   # ¡Cambia esto por el nombre de tu archivo JSON!
+MAX_TOKEN_LENGTH = 256             # Longitud de secuencia uniforme (corrige errores de tamaño)
+
+# Variables globales para acceso a recursos
+tokenizer = None
+lora_model = None
+tokenized_dataset = None
+lora_generator = None
+
+# ============================================================
+# 🔐 AUTENTICACIÓN Y PRE-CARGA DE RECURSOS (SINGLETON)
+# ============================================================
+
+def setup_resources():
+    """Carga y configura todos los recursos (modelo, tokenizer, dataset) una sola vez."""
+    global tokenizer, lora_model, tokenized_dataset
+
+    # 1. Autenticación con Hugging Face
+    hf_token = os.environ.get("HF_TOKEN")
+    if hf_token:
+        login(token=hf_token)
+    else:
+        print("⚠️ Token no encontrado. La app intentará correr sin autenticación de escritura.")
+
+    # 2. Carga del Tokenizer y Modelo Base
+    print("\n🔄 Cargando modelo y tokenizer una sola vez...")
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(BASE_MODEL)
+    base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(BASE_MODEL, device_map="auto") 
+
+    if tokenizer.pad_token is None:
+        tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
+
+    # 3. Configuración y Aplicación LoRA (PEFT)
+    peft_config = LoraConfig(
+        task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
+        r=8,
+        lora_alpha=32,
+        lora_dropout=0.1,
+        target_modules=["c_proj", "c_attn"], # Adaptado para modelos causales tipo GPT/Santacoder
+    )
+    # Envuelve el modelo base con la configuración LoRA
+    lora_model = get_peft_model(base_model, peft_config)
+    print(f"✅ Modelo LoRA preparado. Parámetros entrenables: {lora_model.print_trainable_parameters()}")
+
+    # 4. Carga y Tokenización del Dataset (para eficiencia)
+    print("📚 Cargando y tokenizando dataset (esto solo se hace una vez)...")
+    try:
+        raw_dataset = load_dataset("json", data_files=DATASET_PATH)
+        # Tokenización rápida con batched=True
+        tokenized_dataset = raw_dataset.map(
+            lambda e: tokenizer(
+                e["prompt"] + e["completion"],
+                truncation=True,
+                padding="max_length",
+                max_length=MAX_TOKEN_LENGTH
+            ),
+            batched=True,
+            remove_columns=raw_dataset["train"].column_names
+        )
+        print("✅ Dataset tokenizado correctamente.")
+    except Exception as e:
+        tokenized_dataset = None
+        print(f"❌ Error al cargar o tokenizar el dataset. Asegúrate que '{DATASET_PATH}' exista. {e}")
+
+
+# ============================================================
+# 🧩 FUNCIÓN DE ENTRENAMIENTO
+# ============================================================
+def train_lora(epochs, batch_size, learning_rate):
+    """Ejecuta el entrenamiento del modelo LoRA."""
+    global lora_model, tokenized_dataset, lora_generator
+
+    # Verifica si el dataset está disponible
+    if tokenized_dataset is None or "train" not in tokenized_dataset:
+        return "❌ Error: El dataset no pudo cargarse o está vacío. No se puede entrenar."
+
+    try:
+        # Reinicia el generador para que cargue el modelo entrenado en el siguiente test
+        lora_generator = None 
+        
+        data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm=False)
+
+        training_args = TrainingArguments(
+            output_dir=LORA_PATH,
+            per_device_train_batch_size=int(batch_size),
+            num_train_epochs=float(epochs),
+            learning_rate=float(learning_rate),
+            save_total_limit=1,
+            logging_steps=10,
+            push_to_hub=False,
+        )
+
+        trainer = Trainer(
+            model=lora_model, # Usa el modelo LoRA global
+            args=training_args,
+            train_dataset=tokenized_dataset["train"],
+            data_collator=data_collator,
+        )
+
+        trainer.train()
+        
+        # Guarda SOLAMENTE los adaptadores LoRA (archivos pequeños)
+        lora_model.save_pretrained(LORA_PATH) 
+        tokenizer.save_pretrained(LORA_PATH) 
+
+        return f"✅ Entrenamiento completado. Adaptadores LoRA guardados en **{LORA_PATH}**"
+    except Exception as e:
+        return f"❌ Error durante el entrenamiento: {e}"
+
+# ============================================================
+# 🤖 FUNCI��N DE GENERACIÓN (INFERENCIA)
+# ============================================================
+def generate_text(prompt_text):
+    """Genera texto usando el modelo base + adaptadores LoRA."""
+    global lora_generator
+
+    try:
+        # Carga el generador SOLAMENTE si no ha sido cargado aún
+        if lora_generator is None:
+            # 1. Cargar el modelo base
+            base_model_gen = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(BASE_MODEL, device_map="auto")
+            
+            # 2. Aplicar adaptadores LoRA si existen
+            if os.path.exists(LORA_PATH):
+                model_with_lora = PeftModel.from_pretrained(base_model_gen, LORA_PATH)
+            else:
+                # Si no hay LoRA, usa el modelo base (solo si está cargado globalmente)
+                model_with_lora = base_model_gen
+
+            # 3. Fusionar el modelo base y los adaptadores para una inferencia más rápida
+            final_model = model_with_lora.merge_and_unload()
+            final_model.eval() # Poner en modo evaluación
+            
+            # 4. Inicializar el pipeline global
+            lora_generator = pipeline("text-generation", model=final_model, tokenizer=tokenizer)
+
+        # Generar la respuesta
+        output = lora_generator(prompt_text, max_new_tokens=150, temperature=0.7, top_p=0.9)
+        return output[0]["generated_text"]
+        
+    except Exception as e:
+        return f"❌ Error generando texto (Asegúrate de que el modelo base/LoRA esté cargado): {e}"
+
+# ============================================================
+# 💻 INTERFAZ GRADIO
+# ============================================================
+with gr.Blocks(title="AmorCoderAI - LoRA") as demo:
+    gr.Markdown("# 💙 AmorCoderAI - Entrenamiento y Pruebas LoRA")
+    gr.Markdown(f"Modelo base: `{BASE_MODEL}`. Adaptadores guardados en `{LORA_PATH}`. **El auto-entrenamiento se ejecuta al iniciar.**")
+
+    with gr.Tab("🧠 Entrenar (Manual)"):
+        gr.Markdown("--- **¡CUIDADO!** El entrenamiento es lento y consume muchos recursos (VRAM/RAM). ---")
+        epochs = gr.Number(value=1, label="Épocas", precision=0)
+        batch_size = gr.Number(value=2, label="Tamaño de lote (ajusta según tu VRAM)", precision=0)
+        learning_rate = gr.Number(value=5e-5, label="Tasa de aprendizaje")
+        train_button = gr.Button("🚀 Iniciar Entrenamiento Manual")
+        train_output = gr.Textbox(label="Resultado del Entrenamiento Manual")
+        
+        train_button.click(
+            train_lora, 
+            inputs=[epochs, batch_size, learning_rate], 
+            outputs=train_output
+        )
+
+    with gr.Tab("✨ Probar modelo"):
+        prompt = gr.Textbox(label="Escribe código (ej: 'def fibonacci(n):')", lines=4)
+        generate_button = gr.Button("💬 Generar código")
+        output_box = gr.Textbox(label="Salida generada", lines=10)
+        generate_button.click(generate_text, inputs=prompt, outputs=output_box)
+
+# ============================================================
+# 🚀 LANZAR APP Y AUTO-ENTRENAMIENTO (¡AQUÍ SUCEDE LA MAGIA!)
+# ============================================================
+if __name__ == "__main__":
+    # 1. Cargar todos los recursos globales
+    setup_resources()
+    
+    # 2. AUTO-ENTRENAMIENTO (Se ejecuta con valores por defecto)
+    print("\n=============================================")
+    print("🤖 INICIANDO AUTO-ENTRENAMIENTO (1 Época, 2 Batch Size)")
+    print("=============================================")
+    
+    # Parámetros por defecto para el auto-entrenamiento
+    auto_train_result = train_lora(epochs=1, batch_size=2, learning_rate=5e-5) 
+    
+    print(f"\nFIN DEL AUTO-ENTRENAMIENTO: {auto_train_result}")
+    
+    # 3. Lanzar la Interfaz Gradio
+    print("\n=============================================")
+    print("💻 LANZANDO INTERFAZ GRADIO")
+    print("=============================================")
+    demo.launch()