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 import streamlit as st
 from transformers import pipeline
 
-# Cargar modelos
-@st.cache_resource
-def load_model(model_type):
-    if model_type == 'gpt2':
-        return pipeline('text-generation', model='gpt2')
-    elif model_type == 'translation_en_to_fr':
-        return pipeline('translation_en_to_fr')
-    elif model_type == 'translation_en_to_ar':
-        return pipeline('translation_en_to_ar')
-    elif model_type == 'translation_en_to_en':
-        return pipeline('text-generation', model='gpt2')
+# Inicializar el modelo generador de texto
+@st.cache_resource  # Esto cachea el modelo para no cargarlo repetidamente
+def load_model():
+    return pipeline('text-generation', model='gpt2')  # Cambia el modelo a gpt2
 
-# Modelos de traducción y generación de texto
-generator = load_model('gpt2')
-translator_en_fr = load_model('translation_en_to_fr')
-translator_en_ar = load_model('translation_en_to_ar')
+generator = load_model()
 
-# Interfaz de usuario
-st.title("Transformador de Texto Técnico")
-st.write("Reescribe un texto técnico para hacerlo accesible y traduce a varios idiomas.")
+# Crear la interfaz de usuario
+st.title("Generador de texto GPT-2")  # Actualiza el título para reflejar el nuevo modelo
+st.write("Introduce dos textos para que el modelo los continúe:")
 
-# Entrada de texto técnico
-technical_text = st.text_area("Texto técnico para reescribir:", "")
+# Campo de entrada para el primer prompt
+user_input_1 = st.text_input("Escribe el primer prompt aquí:", "")
 
-# Entrada del texto del experimento
-experiment_text = st.text_area("Texto de experimento para inferir conclusiones:", "")
-
-# Botón para procesar el texto
-if st.button("Procesar texto"):
-    if technical_text and experiment_text:
-        # Reescribir el texto técnico en un lenguaje accesible
-        with st.spinner("Reescribiendo texto técnico..."):
-            rewritten_text = generator(technical_text, do_sample=True, min_length=50, max_length=100)[0]['generated_text']
-        
-        # Traducir a inglés, árabe y francés
-        with st.spinner("Traduciendo a inglés, árabe y francés..."):
-            translated_en = generator(technical_text, do_sample=True, min_length=50, max_length=100)[0]['generated_text']  # Traducción a inglés
-            translated_fr = translator_en_fr(technical_text)[0]['translation_text']  # Traducción a francés
-            translated_ar = translator_en_ar(technical_text)[0]['translation_text']  # Traducción a árabe
-
-        # Identificar el tema principal (simulando con generación de texto)
-        with st.spinner("Identificando el tema principal..."):
-            main_topic = generator(f"Identifica el tema principal: {technical_text}", do_sample=False, max_length=50)[0]['generated_text']
-        
-        # Identificar el tono (simulando también)
-        with st.spinner("Identificando el tono del texto..."):
-            tone = generator(f"¿Cuál es el tono de este texto?: {technical_text}", do_sample=False, max_length=50)[0]['generated_text']
-
-        # Inferir conclusiones del experimento para un niño de 10 años
-        with st.spinner("Generando conclusiones accesibles..."):
-            conclusion = generator(f"Explica esto a un niño de 10 años: {experiment_text}", do_sample=True, min_length=50, max_length=100)[0]['generated_text']
-
-        # Formatear respuestas para enviar al web service
-        response = {
-            "rewritten_text": rewritten_text,
-            "translations": {
-                "english": translated_en,
-                "french": translated_fr,
-                "arabic": translated_ar
-            },
-            "main_topic": main_topic,
-            "tone": tone,
-            "conclusions": conclusion
-        }
-
-        # Mostrar los resultados
-        st.subheader("Texto reescrito:")
-        st.write(rewritten_text)
-
-        st.subheader("Traducciones:")
-        st.write("Inglés: ", translated_en)
-        st.write("Francés: ", translated_fr)
-        st.write("Árabe: ", translated_ar)
-
-        st.subheader("Tema principal:")
-        st.write(main_topic)
-
-        st.subheader("Tono:")
-        st.write(tone)
-
-        st.subheader("Conclusiones explicadas a un niño de 10 años:")
-        st.write(conclusion)
-
-        st.subheader("Formato para enviar al web service:")
-        st.json(response)
-
-    else:
-        st.error("Por favor, introduce ambos textos antes de generar las respuestas.")
+# Campo de entrada para el segundo prompt
+user_input_2 = st.text_input("Escribe el segundo prompt aquí:", "")