Update app.py

app.py

@@ -1,60 +1,113 @@
 import streamlit as st
-from huggingface_hub import InferenceClient
 from docx import Document
 import tempfile
 import os
 import re
+import requests
+import json
+import traceback
+
+# Set page config
+st.set_page_config(page_title="Interpretador de Rorschach", page_icon="🦉", layout="wide")
+
+# Add custom CSS
+st.markdown("""
+<style>
+    .main {
+        background-color: #f5f5f5;
+    }
+    .stApp {
+        max-width: 1200px;
+        margin: 0 auto;
+    }
+    h1 {
+        color: #2c3e50;
+    }
+    .debug-info {
+        background-color: #f0f0f0;
+        padding: 10px;
+        border-radius: 5px;
+        font-family: monospace;
+        margin-top: 20px;
+    }
+</style>
+""", unsafe_allow_html=True)
+
+# Initialize session state for debugging
+if "debug_info" not in st.session_state:
+    st.session_state["debug_info"] = ""
 
 # Initialize the client with a publicly available model that doesn't require API token
-# Models like facebook/opt-350m, EleutherAI/gpt-neo-125m, or bigscience/bloom-560m are good options
-client = InferenceClient(model="facebook/opt-1.3b")
+AVAILABLE_MODELS = {
+    "GPT-2 (ligero)": "gpt2",
+    "Distil-GPT2 (más rápido)": "distilgpt2",
+    "GPT-2 Medium (mejor calidad)": "gpt2-medium",
+    "BLOOM (multilingüe)": "bigscience/bloom-560m"
+}
+
+# Default model
+DEFAULT_MODEL = "gpt2"
 
 # Function to format the prompt for Rorschach interpretation
 def format_prompt(message, history):
-    # For OPT model, we use a simpler prompt format
-    # Start with context about the task
-    prompt = "Esto es una interpretación del Test de Rorschach. "
-    
-    # Add history if any
-    for user_prompt, bot_response in history:
-        prompt += f"Persona: {user_prompt} Respuesta: {bot_response} "
-    
-    # Add current message
-    prompt += f"Persona describe lo que ve en la mancha de Rorschach: {message} Interpretación psicológica detallada: "
-    
+    # Simple prompt for GPT-2
+    prompt = "A continuación una interpretación psicológica del Test de Rorschach basada en lo que la persona describe ver: \n\n"
+    prompt += f"Descripción del paciente: {message}\n\n"
+    prompt += "Interpretación psicológica: "
     return prompt
 
 # Function to generate response
-def generate(prompt, history, temperature=0.9, max_new_tokens=512, top_p=0.95, repetition_penalty=1.0):
+def generate(prompt, history, temperature=0.7, max_new_tokens=256, top_p=0.9, repetition_penalty=1.0):
     try:
-        temperature = max(float(temperature), 1e-2)
-        top_p = float(top_p)
-
-        generate_kwargs = dict(
-            temperature=temperature,
-            max_new_tokens=max_new_tokens,
-            top_p=top_p,
-            repetition_penalty=repetition_penalty,
-            do_sample=True,
-            seed=42,
-        )
-
         formatted_prompt = format_prompt(prompt, history)
         
-        # Simplified call to text_generation for OPT model
-        response = client.text_generation(
-            formatted_prompt,
-            max_new_tokens=max_new_tokens,
-            temperature=temperature,
-            top_p=top_p,
-            repetition_penalty=repetition_penalty,
-            do_sample=True
-        )
+        # Use the Inference API directly with minimal parameters
+        payload = {
+            "inputs": formatted_prompt,
+            "parameters": {
+                "max_new_tokens": max_new_tokens,
+                "temperature": temperature,
+                "top_p": top_p,
+                "do_sample": True
+            }
+        }
+        
+        # Get selected model from session state
+        model_id = AVAILABLE_MODELS[selected_model]
+        
+        # For debugging
+        if debug_mode:
+            st.session_state["debug_info"] = f"Model: {model_id}\nPrompt: {formatted_prompt}"
+            
+        # Direct API call using the inference endpoint
+        api_url = f"https://api-inference.huggingface.co/models/{model_id}"
+        
+        # Use the requests library directly
+        headers = {"Content-Type": "application/json"}
+        response = requests.post(api_url, headers=headers, json=payload)
+        
+        if response.status_code != 200:
+            error_msg = f"API Error: Status code {response.status_code} - {response.text}"
+            if debug_mode:
+                st.session_state["debug_info"] += f"\n\nError: {error_msg}"
+            return f"Error en la API de Hugging Face. Por favor intenta con otro modelo o más tarde."
+        
+        # Extract the generated text
+        result = response.json()[0]["generated_text"]
+        
+        # Remove the input prompt to get only the new content
+        new_content = result[len(formatted_prompt):]
+        
+        if debug_mode:
+            st.session_state["debug_info"] += f"\n\nResponse: {new_content[:100]}..."
+            
+        return new_content if new_content else "No se pudo generar una interpretación. Por favor intenta con otra descripción."
         
-        return response
     except Exception as e:
-        st.error(f"Error generando respuesta: {str(e)}")
-        return "Lo siento, hubo un error al generar la interpretación. Por favor, intenta de nuevo."
+        error_traceback = traceback.format_exc()
+        if debug_mode:
+            st.session_state["debug_info"] += f"\n\nException: {str(e)}\n{error_traceback}"
+        return f"Lo siento, ocurrió un error: {str(e)}. Por favor, intenta de nuevo con otra descripción o modelo."
 
 # Function to replace variables in a Word template
 def replace_variables_word(doc, variables):
@@ -95,21 +148,75 @@ def generate_word_document(interpretation):
 
 # Streamlit interface
 st.title("Interpretación del Test de Rorschach")
+st.markdown("#### Análisis psicológico basado en las descripciones de las manchas de Rorschach")
+
+# Sidebar for settings
+with st.sidebar:
+    st.header("Configuración")
+    
+    # Model selection
+    selected_model = st.selectbox(
+        "Seleccionar modelo:",
+        list(AVAILABLE_MODELS.keys()),
+        index=0
+    )
+    
+    # Temperature setting (creativity)
+    temperature = st.slider(
+        "Temperatura (creatividad):",
+        min_value=0.1,
+        max_value=1.0,
+        value=0.7,
+        step=0.1
+    )
+    
+    # Max tokens
+    max_tokens = st.slider(
+        "Longitud máxima:",
+        min_value=50,
+        max_value=500,
+        value=200,
+        step=50
+    )
+    
+    # Debug mode
+    debug_mode = st.checkbox("Modo debug", value=False)
 
 # Chat history
 if 'history' not in st.session_state:
     st.session_state.history = []
 
-# User input
-entrada_usuario = st.text_input("Qué ves en las imágenes:", key="entrada_usuario")
+# User input with placeholder
+entrada_usuario = st.text_area(
+    "¿Qué ves en la imagen? Describe con detalle:",
+    height=100,
+    key="entrada_usuario",
+    placeholder="Por ejemplo: Veo dos personas enfrentadas, sosteniendo algo entre ellas. También hay formas que parecen alas en la parte superior..."
+)
 
 # Generate response and create Word document
-if st.button("Enviar"):
+if st.button("Analizar Respuesta", type="primary"):
     if entrada_usuario:
-        with st.spinner("Generando interpretación..."):
-            bot_response = generate(entrada_usuario, st.session_state.history)
+        with st.spinner("Generando interpretación psicológica..."):
+            # Get the selected model ID
+            model_name = selected_model
+            model_id = AVAILABLE_MODELS[selected_model]
+            
+            # Generate the response
+            bot_response = generate(
+                entrada_usuario, 
+                st.session_state.history,
+                temperature=temperature,
+                max_new_tokens=max_tokens
+            )
+            
+            # Add to history
             st.session_state.history.append((entrada_usuario, bot_response))
-
+            
+            # Show the generated response
+            st.subheader("Interpretación Psicológica:")
+            st.write(bot_response)
+            
             # Generate Word document
             document_path = generate_word_document(bot_response)
             
@@ -117,7 +224,7 @@ if st.button("Enviar"):
                 # Provide download link
                 with open(document_path, "rb") as file:
                     st.download_button(
-                        label="Descargar Interpretación",
+                        label="📄 Descargar Interpretación como Documento",
                         data=file,
                         file_name="Interpretacion_Rorschach.docx",
                         mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document"
@@ -127,6 +234,13 @@ if st.button("Enviar"):
                     os.unlink(document_path)
                 except:
                     pass
+    else:
+        st.warning("Por favor ingresa tu descripción de lo que ves en la imagen primero.")
+
+# Display debug information if enabled
+if debug_mode and st.session_state["debug_info"]:
+    st.markdown("### Información de Depuración")
+    st.markdown(f"<div class='debug-info'>{st.session_state['debug_info']}</div>", unsafe_allow_html=True)
 
 # Display conversation
 if st.session_state.history: