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import gradio as gr
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from datasets import load_dataset
from translate import Translator
# Modelo base
MODEL_KEY = "EleutherAI/gpt-neo-125M"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_KEY)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_KEY)
generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
# Mapa de dominios y estilos por dataset
context_map = {
"imdb": "Dom: Cine | Estilo: Opinión",
"daily_dialog": "Dom: Conversación | Estilo: Diálogo diario",
"go_emotions": "Dom: Emociones | Estilo: Clasificación emocional",
"wikitext": "Dom: Enciclopedia | Estilo: Conocimiento general",
}
# Dataset de prueba
available_datasets = list(context_map.keys())
# Función para generar texto
def generate_text(dataset_name, sample_index, max_length):
dataset = load_dataset(dataset_name, split="train[:1%]") # Ligero
if sample_index >= len(dataset):
return "Índice fuera de rango."
example = dataset[sample_index]
text = example.get("text") or example.get("utterance") or example.get("content") or str(example)
context = context_map.get(dataset_name, "Dom: Desconocido | Estilo: Desconocido")
prompt = f"{context} | Entrada: {text}"
output = generator(prompt, max_length=int(max_length), num_return_sequences=1)[0]["generated_text"]
return output
# Traducción
def translate_text(text, lang):
translator = Translator(to_lang=lang)
try:
return translator.translate(text)
except Exception as e:
return f"Error: {str(e)}"
# Interfaz con Gradio
with gr.Blocks() as demo:
gr.Markdown("# 🧠 MultiDomain Text Generator + Translator")
with gr.Tab("Generar desde dataset"):
dataset_name = gr.Dropdown(choices=available_datasets, value="imdb", label="Elige dataset")
sample_index = gr.Slider(minimum=30, maximum=200, step=1, label="Índice del ejemplo", value=0)
max_len = gr.Slider(label="Longitud máxima", minimum=50, maximum=1024, step=4, value=104)
output_text = gr.Textbox(label="Texto generado")
btn_generate = gr.Button("Generar texto")
btn_generate.click(generate_text, inputs=[dataset_name, sample_index, max_len], outputs=output_text)
with gr.Tab("Traducir texto"):
input_text = gr.Textbox(label="Texto a traducir")
lang = gr.Textbox(label="Código de idioma destino", value="en")
output_translation = gr.Textbox(label="Texto traducido")
btn_translate = gr.Button("Traducir")
btn_translate.click(translate_text, inputs=[input_text, lang], outputs=output_translation)
demo.launch()
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