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+import gradio as gr
+import requests
+import json
+import os
+from pathlib import Path
+
+title = "💮 BLOOM 💮"
+description = """Gradio Demo for using BLOOM with Spanish prompts. Heavily based on [Bloom demo](https://huggingface.co/spaces/huggingface/bloom_demo)
+Tips:
+- Do NOT talk to BLOOM as an entity, it's not a chatbot but a webpage/blog/article completion model.
+- For the best results: MIMIC a few sentences of a webpage similar to the content you want to generate.
+Start a paragraph as if YOU were writing a blog, webpage, math post, coding article and BLOOM will generate a coherent follow-up. Longer prompts usually give more interesting results.
+Options:
+- sampling: imaginative completions (may be not super accurate e.g. math/history)
+- greedy: accurate completions (may be more boring or have repetitions)
+"""
+
+API_URL =  os.getenv("API_URL")
+API_TOKEN = os.getenv("API_TOKEN")
+
+examples = [
+    ['Traduce español de España a español de Argentina\nEl coche es rojo - el auto es rojo\nEl ordenador es nuevo - la computadora es nueva\nel boligrafo es negro -', 16, "Sample"],
+    ['Estos ejemplos quitan vocales de las palabras\nEjemplos:\nhola - hl\nmanzana - mnzn\npapas - pps\nalacran - lcrn\npapa -', 16, "Sample"],
+    ["Un ejemplo de ecuación sencilla sería:\n4x = 40 ; en este caso el valor de x es", 16, "Greedy"],
+    ["Si Pedro tiene 4 manzanas y María le quita 2, entonces a Pedro le quedan", 16, "Sample"],
+    ["Esta es una conversación entre el modelo de lenguaje BLOOM y uno de sus creadores:\nCreador: Hola, BLOOM! ¿Tienes sentimientos?\nBLOOM:", 32, "Sample"],
+    ["Había una vez un circo que alegraba siempre el", 32, "Sample"],
+    ['''A continuación se clasifican reseñas de películas:\nComentario: "La película fue un horror"\nEtiqueta: Mala\n\nComentario: "La película me gustó mucho"\nEtiqueta: Buena\n\nComentario: "Es un despropósito de película"\nEtiqueta:''', 16, "Greedy"],
+    ['''# La siguiente función hace un petición a la API y devuelve la respuesta en formato JSON\ndef query(payload, model_id, api_token):\n\theaders = {"Authorization": f"Bearer {api_token}"}\n\tAPI_URL = f"https://api-inference.huggingface.co/models/{model_id}"\n\tresponse =''',32, "Sample"],
+    ['''Ingredientes de la paella:\n\nArroz bomba - 1500 g\nPollo de corral - 1\nConejo - 0.5 kg\nJudía verde plana''', 32, "Sample"] 
+]
+
+def query(payload):
+    print(payload)
+    headers = {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}
+    response = requests.request("POST", API_URL, headers=headers, json=payload)
+    print(response)
+    return json.loads(response.content.decode("utf-8"))
+    
+def inference(input_sentence, max_length, sample_or_greedy, seed=42):
+
+    if sample_or_greedy == "Sample":
+        parameters = {"max_new_tokens": max_length,
+                      "top_p": 0.9,
+                      "do_sample": True,
+                      "seed": seed,
+                      "early_stopping": False,
+                      "length_penalty": 0.0,
+                      "eos_token_id": None}
+    else:
+        parameters = {"max_new_tokens": max_length,
+                      "do_sample": False,
+                      "seed": seed,
+                      "early_stopping": False,
+                      "length_penalty": 0.0,
+                      "eos_token_id": None}
+
+    payload = {"inputs": input_sentence,
+               "parameters": parameters}
+
+    data = query(
+        payload
+    )
+    
+    print(data)
+    return data[0]['generated_text']
+
+
+gr.Interface(
+    inference, 
+    [
+        gr.inputs.Textbox(label="Input"),
+        gr.inputs.Slider(1, 64, default=32, step=1, label="Tokens to generate"),
+        gr.inputs.Radio(["Sample", "Greedy"], label="Decoding", default="Sample")
+    ], 
+    ["text"],
+    examples=examples,
+    # article=article,
+    cache_examples=False,
+    title=title,
+    description=description
+).launch()