import gradio as gr
import openai
import os

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

def generate_completion(user_prompt):
    hidden_context = " "
    prompt = hidden_context + user_prompt
    response = openai.Completion.create(
        model="davinci:ft-topwow-llc-2023-08-29-01-18-54",
        prompt=prompt,
        max_tokens=10,
        temperature=0,
        stop=["_END"]
    )
    return response.choices[0].text.strip()
iface = gr.Interface(fn=generate_completion,
                     inputs=gr.inputs.Textbox(lines=5, placeholder=' Insertar la flecha -> dos espacios después de la descripción del síntoma, por ejemplo "tengo fuerte dolor estomacal nocturno  ->"'),
                     outputs='text',
                     title="Detector de síntomas de colon rectal ",
                     description="Plataforma para detectar potenciales síntomas de tumor colon rectal, no reemplaza a los profesionales de la medicina. Insertar la flecha -> dos espacios después de la descripción del síntoma, por ejemplo: tengo fuerte dolor estomacal nocturno   ->, después debe hacer click en Submit y el sistema le dará una respuesta sobre si tiene potencial síntoma o no. Redes neuronales transformers, transfer learning y  fine tunning. ",)
                     
iface.launch()