app.py

import os
import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient, login

# Configuración inicial
HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN", "HF_TOKEN")  # Usa variable de entorno o reemplaza
MODEL_NAME = "HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta"

# Autenticación
try:
    login(token=HF_TOKEN)
    client = InferenceClient(model=MODEL_NAME, token=HF_TOKEN, timeout=60)
except Exception as auth_error:
    print(f"Error de autenticación: {auth_error}")

def format_prompt(message, history, system_message):
    """Formatea el prompt según las especificaciones de Zephyr"""
    prompt = f"<|system|>\n{system_message}</s>\n"
    for user_msg, assistant_msg in history:
        prompt += f"<|user|>\n{user_msg}</s>\n"
        prompt += f"<|assistant|>\n{assistant_msg}</s>\n"
    prompt += f"<|user|>\n{message}</s>\n<|assistant|>\n"
    return prompt

def respond(message, history, system_message, max_tokens, temperature, top_p):
    """Genera respuestas del chatbot con manejo robusto de errores"""
    try:
        # Validación de entrada
        if not message or len(message.strip()) == 0:
            yield "Por favor, ingresa un mensaje válido."
            return

        prompt = format_prompt(message, history, system_message)
        
        # Configuración de generación
        generation_params = {
            "max_new_tokens": min(max_tokens, 1024),  # Limita a 1024 tokens máximo
            "temperature": max(0.1, min(temperature, 1.0)),
            "top_p": max(0.1, min(top_p, 1.0)),
            "do_sample": True,
            "truncate": 2048
        }

        # Generación de respuesta
        stream = client.text_generation(
            prompt,
            stream=True,
            **generation_params
        )

        response = ""
        for token in stream:
            response += token
            yield response

    except Exception as e:
        error_msg = f"Error en la generación: {str(e)}"
        print(error_msg)
        yield "🔴 Lo siento, tuve un problema al procesar tu mensaje. Inténtalo de nuevo más tarde."

# CSS mejorado
custom_css = """
:root {
    --primary: #6e48aa;
    --secondary: #9d50bb;
    --accent: #4776E6;
}

.gradio-container {
    max-width: 900px;
    margin: 20px auto;
    border-radius: 12px;
    box-shadow: 0 6px 18px rgba(0,0,0,0.1);
    background: white;
    padding: 25px;
}

.gradio-header {
    text-align: center;
    margin-bottom: 25px;
}

h1 {
    background: linear-gradient(45deg, var(--primary), var(--secondary));
    -webkit-background-clip: text;
    background-clip: text;
    color: transparent;
    font-size: 2.2rem;
    margin-bottom: 10px;
}

.gradio-description {
    color: #555;
    font-size: 1rem;
}

.gradio-chatbot {
    min-height: 450px;
    border: 1px solid #e0e0e0;
    border-radius: 10px;
    padding: 15px;
    background: #fafafa;
    margin-bottom: 20px;
}

.gradio-textbox textarea {
    border-radius: 8px !important;
    border: 1px solid #ddd !important;
    padding: 12px 15px !important;
    font-size: 15px !important;
    min-height: 100px !important;
}

.gradio-button {
    background: linear-gradient(45deg, var(--primary), var(--secondary)) !important;
    color: white !important;
    border: none !important;
    border-radius: 8px !important;
    padding: 12px 28px !important;
    font-weight: 500 !important;
    transition: all 0.3s !important;
}

.gradio-button:hover {
    transform: translateY(-2px) !important;
    box-shadow: 0 4px 12px rgba(110, 72, 170, 0.3) !important;
}

.gradio-slider .wrap {
    margin: 15px 0 !important;
}

.dark .gradio-container {
    background: #1a1a1a;
}

.dark .gradio-chatbot {
    background: #252525;
    border-color: #444;
}
"""

# Configuración de la interfaz
demo = gr.ChatInterface(
    fn=respond,
    additional_inputs=[
        gr.Textbox(
            value="Eres ELISA, un asistente de IA útil, preciso y amable. Desarrollado por Gerardo.",
            label="Configuración del Sistema",
            lines=3,
            max_lines=6
        ),
        gr.Slider(
            minimum=64,
            maximum=1024,
            value=256,
            step=32,
            label="Longitud de Respuesta (tokens)",
            info="Controla cuán extensa será la respuesta"
        ),
        gr.Slider(
            minimum=0.1,
            maximum=1.0,
            value=0.7,
            step=0.05,
            label="Creatividad (Temperatura)",
            info="Valores más altos = respuestas más creativas"
        ),
        gr.Slider(
            minimum=0.1,
            maximum=1.0,
            value=0.9,
            step=0.05,
            label="Enfoque (Top-p)",
            info="Controla la diversidad de palabras"
        ),
    ],
    css=custom_css,
    title="🤖 ELISA - Asistente de IA",
    description="Chatbot avanzado desarrollado por Gerardo usando Hugging Face",
    examples=[
        ["Hola, ¿qué puedes hacer?"],
        ["Explícame el machine learning en términos simples"],
        ["Recomiéndame libros sobre IA"]
    ],
    submit_btn="Enviar",
    retry_btn="Reintentar",
    undo_btn="Deshacer",
    clear_btn="Limpiar",
    theme="soft"
)

# Configuración de lanzamiento
if __name__ == "__main__":
    demo.launch(
        server_name="0.0.0.0",
        server_port=7860,
        share=False,
        debug=True,
        favicon_path=None,
        auth=None
    )