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 import gradio as gr
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+import torch
 
+# Nombre del modelo
+model_name = "RayyanAhmed9477/CPU-Compatible-Mental-Health-Model"
+
+# Cargar modelo y tokenizador
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
+
+# Función de respuesta emocional
 def responder(mensaje):
-    return "Respuesta simulada: " + mensaje
+    if not mensaje.strip():
+        return "🫂 Estoy aquí para ti. Cuéntame lo que sientes."
+    
+    inputs = tokenizer(mensaje, return_tensors="pt")
+    
+    with torch.no_grad():
+        outputs = model.generate(
+            **inputs,
+            max_length=200,
+            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
+            do_sample=True,
+            temperature=0.7,
+            top_p=0.9
+        )
+
+    respuesta = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    return respuesta.strip()
 
-gr.Interface(fn=responder, inputs="text", outputs="text").launch()
+# Interfaz Gradio
+gr.Interface(
+    fn=responder,
+    inputs=gr.Textbox(label="¿Cómo te sientes hoy?"),
+    outputs=gr.Textbox(label="Respuesta del acompañante emocional"),
+    title="🤖 Asistente de Apoyo Emocional",
+    description="IA empática diseñada para brindar apoyo emocional en momentos difíciles. No sustituye ayuda profesional.",
+    theme="soft"
+).launch()