import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient

# Crear el cliente de inferencia para el modelo de conversación
client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")

# Función para responder basada en el historial de la conversación
def respond(user_message, history, context, max_tokens, temperature, top_p):
    # Construir el historial de la conversación
    messages = [{"role": "system", "content": context}]
    for msg in history:
        messages.append({"role": "assistant", "content": msg["assistant"]})
        messages.append({"role": "user", "content": msg["user"]})
    
    messages.append({"role": "user", "content": user_message})
    
    response = ""
    
    # Generar la respuesta del modelo de conversación
    for message in client.chat_completion(
        messages,
        max_tokens=max_tokens,
        stream=True,
        temperature=temperature,
        top_p=top_p,
    ):
        token = message.choices[0].delta.content
        response += token
        yield response

# Interfaz de Gradio para la aplicación web
demo = gr.Interface(
    fn=respond,
    inputs=[
        gr.Textbox(lines=2, placeholder="Escribe tu mensaje aquí...", label="Mensaje del usuario"),
        gr.Label(text="Historial de la conversación (últimos 5 mensajes):"),
        gr.Textbox(lines=2, placeholder="Mensaje 1...", label="Mensaje 1 (asistente)"),
        gr.Textbox(lines=2, placeholder="Mensaje 2...", label="Mensaje 2 (usuario)"),
        gr.Textbox(lines=2, placeholder="Mensaje 3...", label="Mensaje 3 (asistente)"),
        gr.Textbox(lines=2, placeholder="Mensaje 4...", label="Mensaje 4 (usuario)"),
        gr.Textbox(lines=2, placeholder="Mensaje 5...", label="Mensaje 5 (asistente)"),
        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Máximo de tokens"),
        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperatura"),
        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p (muestreo de núcleo)"),
    ],
    outputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Respuesta del bot...", label="Respuesta del bot"),
    title="ChatBot Interactivo",
)

# Lanzar la interfaz de Gradio
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()