ModificacionesV1

app.py

@@ -1,3 +1,4 @@
+"""
 import gradio as gr
 from huggingface_hub import InferenceClient
 
@@ -62,3 +63,83 @@ demo = gr.ChatInterface(
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()
+"""
+import os
+import gradio as gr
+from huggingface_hub import InferenceClient
+
+"""
+For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: 
+https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
+"""
+
+# Actualizamos la referencia al modelo para usar meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
+# Si el modelo requiere acceso mediante token, define HF_API_TOKEN como variable de entorno 
+# en tu Space o en tu entorno local (huggingface-cli login).
+hf_api_token = os.getenv("HF_API_TOKEN")  # opcional si lo necesitas
+client = InferenceClient(
+    model="meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct", 
+    token=hf_api_token
+)
+
+def respond(
+    message,
+    history: list[tuple[str, str]],
+    system_message,
+    max_tokens,
+    temperature,
+    top_p,
+):
+    """
+    Reconstruimos la conversación como una lista de mensajes:
+    - El primer mensaje es de tipo "system" con el contenido de 'system_message'
+    - 'history' contiene pares (usuario, asistente)
+    - 'message' es lo que el usuario introduce en este turno
+    """
+    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
+
+    for val in history:
+        if val[0]:
+            messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
+        if val[1]:
+            messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
+
+    messages.append({"role": "user", "content": message})
+
+    response = ""
+
+    # Llamamos a chat_completion con streaming: vamos recibiendo tokens y construyendo la respuesta
+    for msg_chunk in client.chat_completion(
+        messages,
+        max_tokens=max_tokens,
+        stream=True,
+        temperature=temperature,
+        top_p=top_p,
+    ):
+        token = msg_chunk.choices[0].delta.get("content", "")
+        response += token
+        yield response
+
+
+"""
+For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs:
+https://www.gradio.app/docs/chatinterface
+"""
+demo = gr.ChatInterface(
+    respond,
+    additional_inputs=[
+        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
+        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
+        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
+        gr.Slider(
+            minimum=0.1,
+            maximum=1.0,
+            value=0.95,
+            step=0.05,
+            label="Top-p (nucleus sampling)",
+        ),
+    ],
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()

requirements.txt

@@ -1 +1,2 @@
-huggingface_hub==0.25.2
+gradio==5.0.1
+huggingface_hub==0.22.2