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 import streamlit as st
 from transformers import pipeline
 
-# 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 distilgpt2
-
-generator = load_model()
-
-# Crear la interfaz de usuario
-st.title("Generador de texto DistilGPT-2")  # Actualiza el título para reflejar el nuevo modelo
-st.write("Introduce un texto para que el modelo lo continúe:")
-
-# Campo de entrada para el prompt
-user_input = st.text_input("Escribe tu prompt aquí:", "")
-
-# Botón para generar texto
-if st.button("Generar texto"):
-    if user_input:
-        # Generar el texto utilizando el modelo
-        with st.spinner("Generando..."):
-            result = generator(
-                user_input, 
-                do_sample=True, 
-                min_length=50, 
-                max_length=100, 
-                clean_up_tokenization_spaces=True,  # Limpieza de espacios activada explícitamente
-                truncation=True  # Activar truncamiento para evitar advertencias
-            )
-            generated_text = result[0]['generated_text']
+# 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')
+
+# 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')
+
+# Interfaz de usuario
+st.title("Transformador de Texto Técnico")
+st.write("Reescribe un texto técnico para hacerlo accesible y traduce a varios idiomas.")
+
+# Entrada de texto técnico
+technical_text = st.text_area("Texto técnico para reescribir:", "")
+
+# 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']
         
-        # Mostrar el texto generado
-        st.subheader("Texto generado:")
-        st.write(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 un prompt antes de generar texto.")
+        st.error("Por favor, introduce ambos textos antes de generar las respuestas.")