File size: 1,989 Bytes
95a4e51
 
0ff9111
95a4e51
0ff9111
 
95a4e51
 
 
 
 
 
 
 
0ff9111
95a4e51
0ff9111
 
95a4e51
0ff9111
95a4e51
0ff9111
95a4e51
 
 
 
0ff9111
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
95a4e51
 
 
a6e538b
95a4e51
 
0ff9111
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
95a4e51
0ff9111
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient
import os

# Usa el token del Space si existe, si no, usa el del usuario logueado
HF_TOKEN = os.environ.get("HF_TOKEN")

def respond(
    message,
    history: list[dict[str, str]],
    system_message,
    max_tokens,
    temperature,
    top_p,
    hf_token: gr.OAuthToken | None,
):
    # Prioridad: token del sistema > token del usuario > sin token (funciona igual pero más lento)
    token = HF_TOKEN or (hf_token.token if hf_token else None)

    client = InferenceClient(token=token, model="openai/gpt-oss-20b")

    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
    messages.extend(history)
    messages.append({"role": "user", "content": message})

    response = ""
    try:
        for chunk in client.chat_completion(
            messages,
            max_tokens=max_tokens,
            stream=True,
            temperature=temperature,
            top_p=top_p,
        ):
            if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
                response += chunk.choices[0].delta.content
                yield response
    except Exception as e:
        yield f"⚠️ Hay mucha gente ahora mismo. Intenta de nuevo en 10 segundos. Error: {str(e)[:200]}"

with gr.Blocks() as demo:
    with gr.Sidebar():
        gr.Markdown("Aura")
        gr.LoginButton()

    gr.ChatInterface(
        respond,
        additional_inputs=[
            gr.Textbox(value="Tu nombre es Aura, eres amable y amigable", label="System message"),
            gr.Slider(minimum=1, maximum=4096, value=512, step=1, label="Max tokens"),
            gr.Slider(minimum=0.1, maximum=2.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
            gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p"),
        ],
        concurrency_limit=20, # deja hasta 20 en cola en lugar de crashear
    )

# ESTO ES LO IMPORTANTE PARA QUE NO SE TRABE
if __name__ == "__main__":
    demo.queue(max_size=50).launch()