a

app.py

@@ -1,5 +1,6 @@
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
 from huggingface_hub import snapshot_download
+import gradio as gr
 import os
 
 # Configurar el token de acceso desde el secreto
@@ -37,6 +38,19 @@ def generar_respuesta(mensaje_usuario):
 
     return response_text
 
-# Ejemplo de uso
-mensaje_usuario = "Aquí va el borrador de la resolución judicial."
-print(generar_respuesta(mensaje_usuario))
+# Configurar Gradio
+interface = gr.Interface(
+    fn=generar_respuesta,
+    inputs=gr.Textbox(lines=15, label="Borrador de Resolución Judicial"),
+    outputs=gr.Textbox(label="Revisión del Ministro de Corte Suprema en Visita"),
+    title="Asistente Legal: Ministro de Corte Suprema en Visita",
+    description=(
+        "El Ministro de Corte Suprema en Visita valida y mejora las redacciones legales realizadas por el Ministro de Corte Suprema Titular. "
+        "Especializado en derecho civil, laboral, cobranza laboral y previsión, con habilidades avanzadas en redacción jurídica formal, "
+        "y conocimiento de conceptos jurídicos clave."
+    )
+)
+
+# Ejecutar la aplicación
+if __name__ == "__main__":
+    interface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=True)

requirements.txt

@@ -1,9 +1,5 @@
-gradio
-transformers
-torch
-huggingface_hub
-fastapi
-uvicorn
-pydantic
-requests
-numpy<2
+transformers==4.30.0
+torch==2.0.1
+huggingface_hub==0.16.4
+gradio==3.24.1  # Para la interfaz web
+numpy==1.23.0  # Biblioteca para computación científica