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):
    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()

# 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()