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+from transformers import *
+import gradio as gr
+import torch
+from googletrans import Translator
+model_category = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("dquisi/story_spanish_gpt2_by_category")
+tokenizer_category = AutoTokenizer.from_pretrained("dquisi/story_spanish_gpt2_by_category")
+story_gen = pipeline("text-generation", "pranavpsv/gpt2-genre-story-generator")
+translator = Translator()
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("dquisi/story_spanish_gpt2_v2")
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("dquisi/story_spanish_gpt2_v2")
+def generate_story_translate(texto,longitud=250,categoria='superheroe'):
+  input_translate = translator.translate(texto, src='es', dest='en')
+  input_translate_category = translator.translate(categoria, src='es', dest='en')
+  query = "<BOS> <{0}> {1}".format(input_translate_category.text, input_translate.text)
+  generated_text = story_gen(query, max_length=longitud,do_sample=True,repetition_penalty=1.1, temperature=1.2, top_p=0.95, top_k=50)
+  generated_text = generated_text[0]['generated_text']
+  generated_text = generated_text.split('> ')[2]
+  generate_translate = translator.translate(generated_text, src='en', dest='es')
+  return generate_translate.text
+def generate_story_custom(texto,longitud=250):
+  query = "<BOS> <{0}>".format(texto)
+  input_ids = tokenizer(query, return_tensors="pt")["input_ids"]
+  output = model.generate(input_ids, max_length=longitud,do_sample=True,repetition_penalty=1.1, temperature=1.2, top_p=0.95, top_k=50)
+  return tokenizer.decode(output[0])
+def generate_story_custom_category(texto,longitud=250,categoria='superheroe'):
+  query = "<BOS> <{0}> {1}".format(categoria, texto)
+  input_ids = tokenizer_category(query, return_tensors="pt")["input_ids"]
+  output = model_category.generate(input_ids, max_length=longitud,do_sample=True,repetition_penalty=1.1, temperature=1.2, top_p=0.95, top_k=50)
+  return tokenizer_category.decode(output[0])
+
+contexto = gr.inputs.Textbox(lines=10, placeholder="Ingresar palabras claves para generar un cuento")
+categoria = gr.inputs.Textbox(lines=1, placeholder="Ingresar Categoria")
+longitud = gr.inputs.Slider(50, 500)
+opciones = gr.inputs.CheckboxGroup(["Generar", "Generar por Categoria", "Generar 2"])
+resultado = gr.outputs.HTML(label="Resultado")
+def generate_storie(contexto,opciones,categoria,longitud):
+  resultado=""
+  cuentos=[]
+  if "Generar" in opciones:
+    cuentos.append(generate_story_custom(contexto,longitud))
+  if "Generar por Categoria" in opciones:
+    cuentos.append(generate_story_custom_category(contexto,longitud,categoria))
+  if "Generar 2" in opciones:
+    cuentos.append(generate_story_translate(contexto,longitud,categoria))  
+  resultado += "<p><b>Generados:</b> "+'<b>Cuento: <b/>'.join(cuentos)+"</p>" 
+  return resultado
+iface = gr.Interface(
+  fn=generate_storie, 
+  inputs=[contexto,categoria,longitud,opciones], 
+  outputs=resultado)
+iface.launch(debug=True)