Update app.py

app.py

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 import streamlit as st
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
-import torch
 from pptx import Presentation
 from pptx.util import Inches, Pt
-import os
 import io
 from huggingface_hub import InferenceClient
+import json
 
-# Initialize the client
-client = InferenceClient("mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1")
-
+# Initialize the Hugging Face Inference Client
 @st.cache_resource
-def load_model():
-    model_name = "Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1"
-    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
-    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")
-    return tokenizer, model
+def get_inference_client():
+    return InferenceClient("mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1")
 
-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")
+def generate_presentation_content(topic, client):
+    prompt = f"""Crea una presentación de PowerPoint sobre el tema: {topic}.
+    Genera exactamente 5 diapositivas. Cada diapositiva debe tener un título y contenido.
+    Formatea la salida como un JSON con la siguiente estructura:
+    {{
+        "slides": [
+            {{"title": "Título de la diapositiva 1", "content": "Contenido de la diapositiva 1"}},
+            {{"title": "Título de la diapositiva 2", "content": "Contenido de la diapositiva 2"}},
+            ...
+        ]
+    }}
+    """
     
-    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)
+    response = client.text_generation(prompt, max_new_tokens=1000, temperature=0.7)
     
-    slides = generated_text.split("\n\n")
-    return slides[:5]  # Limitar a 5 diapositivas
+    try:
+        slides_data = json.loads(response)
+        return slides_data['slides']
+    except json.JSONDecodeError:
+        st.error("Error al procesar la respuesta del modelo. Por favor, intente nuevamente.")
+        return None
 
 def create_powerpoint(slides):
     prs = Presentation()
     
-    for slide_content in slides:
+    for slide_data 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
+        title_shape.text = slide_data['title']
+        content_shape.text = slide_data['content']
     
-    # Guardar la presentación en un buffer de bytes
     pptx_buffer = io.BytesIO()
     prs.save(pptx_buffer)
     pptx_buffer.seek(0)
@@ -53,28 +53,30 @@ def create_powerpoint(slides):
 def main():
     st.title("Generador de presentaciones PowerPoint con IA")
     
+    client = get_inference_client()
+    
     topic = st.text_input("Por favor, ingrese el tema de la presentación:")
     
     if st.button("Generar Presentación"):
         if topic:
-            with st.spinner("Cargando modelo..."):
-                tokenizer, model = load_model()
-            
-            with st.spinner("Generando contenido de la presentación..."):
-                slides = generate_presentation_content(topic, model, tokenizer)
-            
-            with st.spinner("Creando archivo PowerPoint..."):
-                pptx_buffer = create_powerpoint(slides)
-            
-            st.success("Presentación generada con éxito!")
-            
-            # Ofrecer la descarga del archivo
-            st.download_button(
-                label="Descargar Presentación",
-                data=pptx_buffer,
-                file_name=f"{topic.replace(' ', '_')}_presentacion.pptx",
-                mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.presentationml.presentation"
-            )
+            try:
+                with st.spinner("Generando contenido de la presentación..."):
+                    slides = generate_presentation_content(topic, client)
+                
+                if slides:
+                    with st.spinner("Creando archivo PowerPoint..."):
+                        pptx_buffer = create_powerpoint(slides)
+                    
+                    st.success("Presentación generada con éxito!")
+                    
+                    st.download_button(
+                        label="Descargar Presentación",
+                        data=pptx_buffer,
+                        file_name=f"{topic.replace(' ', '_')}_presentacion.pptx",
+                        mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.presentationml.presentation"
+                    )
+            except Exception as e:
+                st.error(f"Ocurrió un error al generar la presentación: {str(e)}")
         else:
             st.warning("Por favor, ingrese un tema para la presentación.")