#este archivo carga bien el modelo de llm
import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient
import os

# Obtén el token de manera segura desde el entorno
hf_token = os.getenv("HF_API_TOKEN")
client = InferenceClient(
    "microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct",
    token=hf_token
)

# Define la función de inferencia que usa la API
def generate_response(input_text):
    prompt = f"Debes de responder a cualquier pregunta:\nPregunta: {input_text}"
    try:
        # Realizar la inferencia usando el cliente de Hugging Face
        messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
        response = client.chat_completion(messages=messages, max_tokens=500)
        
        # Extrae el texto generado
        if hasattr(response, 'choices') and response.choices:
            generated_text = response.choices[0].message.content
        else:
            generated_text = str(response)
            
        return generated_text
    except Exception as e:
        return f"Error al realizar la inferencia: {e}"

# Configura la interfaz en Gradio
demo = gr.Interface(fn=generate_response, inputs="text", outputs="text", title="LLM Chatbot con API de Inferencia")
demo.launch()