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 import gradio as gr
 import requests
 import os
+import time
 
 API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/bigscience/bloom-560m"
 headers = {"Authorization": f"Bearer {os.getenv('HF_TOKEN')}"}
 
 def query(payload):
-    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
-    return response.json()
+    for _ in range(3):  # intenta 3 veces
+        response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
+        result = response.json()
+
+        # Si el modelo está cargando, espera y reintenta
+        if isinstance(result, dict) and "error" in result:
+            time.sleep(5)
+            continue
+
+        return result
+
+    return {"error": "No response"}
 
 def respond(message, history):
     if not message:
-        return "Ask me something 😊"
+        return "Pregúntame algo 😊"
 
     output = query({
         "inputs": "Responde en español y explica de forma sencilla: " + message
     })
 
-    # 🔥 MANEJO DE ERRORES BIEN HECHO
     if isinstance(output, list) and "generated_text" in output[0]:
         return output[0]["generated_text"]
-    elif isinstance(output, dict) and "error" in output:
-        return "La IA está cargando o hubo un error 😭 intenta otra vez"
     else:
-        return str(output)
+        return "La IA está ocupada 😭 intenta otra vez en unos segundos"
 
 demo = gr.ChatInterface(fn=respond)