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
-import re
 
-@st.cache_resource
-def get_inference_client():
-    return InferenceClient("mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1")
+# Initialize the client
+client = InferenceClient("mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1")
 
-def extract_json_from_text(text):
-    json_match = re.search(r'\{.*\}', text, re.DOTALL)
-    if json_match:
-        return json_match.group()
-    return None
+@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 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"}},
-            ...
-        ]
-    }}
-    Asegúrate de que la salida sea un JSON válido sin ningún texto adicional antes o después.
-    """
+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")
     
-    response = client.text_generation(prompt, max_new_tokens=1000, temperature=0.7)
+    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)
     
-    try:
-        json_str = extract_json_from_text(response)
-        if json_str:
-            slides_data = json.loads(json_str)
-            return slides_data['slides']
-        else:
-            raise ValueError("No se encontró un JSON válido en la respuesta")
-    except json.JSONDecodeError as e:
-        st.error(f"Error al decodificar JSON: {str(e)}")
-        st.text("Respuesta del modelo:")
-        st.code(response)
-        return None
-    except KeyError:
-        st.error("El JSON no contiene la clave 'slides'")
-        st.text("JSON recibido:")
-        st.code(json_str)
-        return None
-    except ValueError as e:
-        st.error(str(e))
-        st.text("Respuesta del modelo:")
-        st.code(response)
-        return None
+    slides = generated_text.split("\n\n")
+    return slides[:5]  # Limitar a 5 diapositivas
 
 def create_powerpoint(slides):
     prs = Presentation()
     
-    for slide_data in slides:
+    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 = slide_data['title']
-        content_shape.text = slide_data['content']
+        title_shape.text = title
+        content_shape.text = content
     
+    # Guardar la presentación en un buffer de bytes
     pptx_buffer = io.BytesIO()
     prs.save(pptx_buffer)
     pptx_buffer.seek(0)
@@ -76,30 +53,28 @@ 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:
-            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)}")
+            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"
+            )
         else:
             st.warning("Por favor, ingrese un tema para la presentación.")