Update app.py

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+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+import torch
+from pptx import Presentation
+from pptx.util import Inches, Pt
+import os
+
+def generate_presentation_content(topic, model, tokenizer):
+    prompt = f"Crea una presentación de PowerPoint sobre el tema: {topic}. Incluye 5 diapositivas con títulos y contenido."
+    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
+    
+    output = model.generate(input_ids, max_length=500, num_return_sequences=1, temperature=0.7)
+    generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
+    
+    slides = generated_text.split("\n\n")
+    return slides[:5]  # Limitar a 5 diapositivas
+
+def create_powerpoint(slides, output_file):
+    prs = Presentation()
+    
+    for slide_content in slides:
+        slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[1])
+        
+        lines = slide_content.split("\n")
+        title = lines[0]
+        content = "\n".join(lines[1:])
+        
+        title_shape = slide.shapes.title
+        content_shape = slide.placeholders[1]
+        
+        title_shape.text = title
+        content_shape.text = content
+    
+    prs.save(output_file)
+
+def main():
+    print("Bienvenido al generador de presentaciones PowerPoint con IA")
+    topic = input("Por favor, ingrese el tema de la presentación: ")
+    
+    model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")
+    
+    print("Generando contenido de la presentación...")
+    slides = generate_presentation_content(topic, model, tokenizer)
+    
+    output_file = f"{topic.replace(' ', '_')}_presentacion.pptx"
+    print(f"Creando archivo PowerPoint: {output_file}")
+    create_powerpoint(slides, output_file)
+    
+    print(f"Presentación generada y guardada como {output_file}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()