Update app.py

app.py

@@ -1,17 +1,16 @@
 import gradio as gr
 from huggingface_hub import hf_hub_download
 from llama_cpp import Llama
-import traceback
 
-# ⚡ Descarga y carga del modelo (solo una vez, se cachea)
+# ⚡ Configuración del modelo
 REPO_ID = "unsloth/Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GGUF"
 FILENAME = "Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-Q4_K_M.gguf"
 model_path = hf_hub_download(repo_id=REPO_ID, filename=FILENAME)
 
 llm = Llama(
     model_path=model_path,
-    n_ctx=1024,        # Contexto suficiente para respuestas
-    n_threads=2,       # Usa ambos núcleos virtuales
+    n_ctx=1024,
+    n_threads=2,
     n_batch=128,
     use_mmap=True,
     verbose=False
@@ -24,7 +23,6 @@ SYSTEM_PROMPT = (
 )
 
 def format_prompt(message, history):
-    """Construye el prompt con el formato de chat de Qwen2.5."""
     prompt = f"<|im_start|>system\n{SYSTEM_PROMPT}<|im_end|>\n"
     for user_msg, bot_msg in history:
         prompt += f"<|im_start|>user\n{user_msg}<|im_end|>\n"
@@ -34,10 +32,8 @@ def format_prompt(message, history):
     return prompt
 
 def generate_response(message, history):
-    """Genera la respuesta token a token (streaming)."""
     prompt = format_prompt(message, history)
     try:
-        # Streaming: devolvemos cada token según se genera
         stream = llm(
             prompt,
             max_tokens=256,
@@ -52,47 +48,41 @@ def generate_response(message, history):
             partial += token
             yield partial
     except Exception as e:
-        # En caso de error, lo mostramos en el chat
-        yield f"❌ Error interno: {traceback.format_exc()}"
+        yield f"❌ Error: {e}"
 
-# 🎨 Interfaz estilo ChatGPT / DeepSeek
+# 🎨 Interfaz moderna estilo DeepSeek / ChatGPT
 custom_css = """
+/* Centrar y limitar el ancho */
 .gradio-container {
     max-width: 800px;
     margin: auto;
     font-family: 'Inter', system-ui, sans-serif;
 }
-.bubble {
-    border-radius: 18px;
-    padding: 12px 18px;
-    margin: 8px 0;
-    max-width: 80%;
-    line-height: 1.5;
+/* Estilo de los mensajes del chat (lo maneja el componente Chatbot) */
+.message.user {
+    background-color: #f0f0f0 !important;
+    color: #111 !important;
 }
-.user {
-    background: #f0f0f0;
-    color: #111;
-}
-.bot {
-    background: #e3f2fd;
-    color: #111;
+.message.bot {
+    background-color: #e3f2fd !important;
+    color: #111 !important;
 }
 footer {visibility: hidden}  /* Oculta el "Flag" de Hugging Face */
 """
 
-iface = gr.ChatInterface(
-    fn=generate_response,
-    title="🤖 TixAI — Roblox Expert",
-    description="Tu asistente definitivo para scripting, construcción y marketing en Roblox.",
-    theme=gr.themes.Soft(),
-    css=custom_css,
-    examples=[
-        "¿Cómo crear un sistema de mascotas que sigan al jugador?",
-        "Dame un script para un obby con checkpoints.",
-        "¿Qué gamepasses me recomiendas para monetizar un simulador?"
-    ],
-    cache_examples=False,
-)
+# Construcción con Blocks (necesario para usar theme en Gradio 6)
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), css=custom_css, title="TixAI — Roblox Expert") as iface:
+    gr.Markdown("# 🤖 TixAI — Roblox Expert")
+    gr.Markdown("Tu asistente definitivo para scripting, construcción y marketing en Roblox.")
+    chat = gr.ChatInterface(
+        fn=generate_response,
+        examples=[
+            "¿Cómo crear un sistema de mascotas que sigan al jugador?",
+            "Dame un script para un obby con checkpoints.",
+            "¿Qué gamepasses me recomiendas para monetizar un simulador?"
+        ],
+        cache_examples=False,
+    )
 
 if __name__ == "__main__":
     iface.launch(server_name="0.0.0.0")