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app.py

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-import os
+import streamlit as st
+from transformers import pipeline
 
-# Obtener el valor de la variable de entorno 'MY_SCRIPT_CONTENT'
-script_content = os.getenv("MY_SCRIPT_CONTENT")
+# Cargar el modelo de DeepSeek AI para el chatbot (esto depende de cómo se cargue tu modelo)
+# Si tienes un modelo en HuggingFace, se puede cargar como este ejemplo
+@st.cache_resource
+def load_model():
+    # Asegúrate de que el nombre del modelo es correcto o ajusta según el que uses
+    model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-R1"  # Cambia esto si el modelo es diferente
+    chatbot = pipeline("conversational", model=model_name)
+    return chatbot
 
-if script_content:
-    print("El contenido de la variable de entorno es:")
-    print(script_content)
-else:
-    print("La variable de entorno 'MY_SCRIPT_CONTENT' no está configurada.")
+# Inicializa el modelo
+chatbot = load_model()
+
+def main():
+    # Título de la aplicación
+    st.title("ChatBot - DeepSeek AI")
+
+    # Introducción
+    st.write("¡Bienvenido al ChatBot! Puedes hacerle preguntas y recibir respuestas.")
+
+    # Campo de entrada de texto
+    user_input = st.text_input("Escribe tu pregunta:", "")
+
+    if user_input:
+        # Generar una respuesta del chatbot usando el modelo
+        response = chatbot(user_input)
+        
+        # Mostrar la respuesta generada
+        st.write(f"**Respuesta del chatbot:** {response[0]['generated_text']}")
+
+    # Botón para reiniciar el chat (opcional)
+    if st.button("Reiniciar chat"):
+        st.write("Chat reiniciado. Puedes comenzar de nuevo.")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()