Update app.py

app.py

@@ -5,8 +5,9 @@ import time
 import base64
 import random
 from dotenv import load_dotenv
-from google.cloud import texttospeech, aiplatform
+from google.cloud import texttospeech
 from google.auth import default
+from google.cloud import aiplatform_v1
 import PyPDF2
 from fpdf import FPDF
 import tempfile
@@ -109,17 +110,26 @@ page = st.sidebar.selectbox("Selecciona una página", ["Página Principal", "Cha
 
 # Inicializar el cliente de Vertex AI
 credentials, _ = default()
-aiplatform.init(project=project_id, location=location, credentials=credentials)
+client_options = {"api_endpoint": f"{location}-aiplatform.googleapis.com"}
+client = aiplatform_v1.PredictionServiceClient(client_options=client_options)
 
 # Función para generar imágenes con Vertex AI
 def generar_imagen_vertex(prompt):
-    response = aiplatform.TextToImageModel.from_pretrained("text-to-image").predict({"prompt": prompt})
-    return response["generated_images"][0]["image_uri"]
+    endpoint = f"projects/{project_id}/locations/{location}/endpoints/YOUR_IMAGE_GENERATION_ENDPOINT_ID"
+    instance = {"prompt": prompt}
+    instances = [instance]
+    parameters = {}
+    response = client.predict(endpoint=endpoint, instances=instances, parameters=parameters)
+    return response.predictions[0]['generated_image_uri']
 
 # Función para generar texto con Vertex AI
 def generar_texto_vertex(prompt):
-    response = aiplatform.TextGenerationModel.from_pretrained("text-bison").predict({"prompt": prompt})
-    return response["generated_text"]
+    endpoint = f"projects/{project_id}/locations/{location}/endpoints/YOUR_TEXT_GENERATION_ENDPOINT_ID"
+    instance = {"prompt": prompt}
+    instances = [instance]
+    parameters = {}
+    response = client.predict(endpoint=endpoint, instances=instances, parameters=parameters)
+    return response.predictions[0]['generated_text']
 
 # Función para generar reflexión usando Vertex AI
 def generar_reflexion(keyword):
@@ -140,7 +150,7 @@ def text_to_speech_base64(text):
 def obtener_audio_aleatorio():
     carpeta_reflexiones = "reflexiones"  # Cambia esta ruta por la correcta
     archivos = os.listdir(carpeta_reflexiones)
-    archivos_mp3 = [archivo for archivo in archivos if archivo.endswith(".mp3")]
+    archivos_mp3 = [archivo for archivo in archivos si archivo.endswith(".mp3")]
     if archivos_mp3:
         audio_seleccionado = random.choice(archivos_mp3)
         with open(os.path.join(carpeta_reflexiones, audio_seleccionado), "rb") as audio_file:
@@ -344,6 +354,3 @@ elif page == "Diario Reflexivo":
                 file_name="diario_reflexivo.pdf",
                 mime="application/pdf"
             )
-
-
-