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import gradio as gr
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
import torch
# Cargar modelo y tokenizer de CodeT5
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Salesforce/codet5-base")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Salesforce/codet5-base")
# Función para generar explicación del código con CodeT5
def analizar_codigo(codigo):
errores = "⚠️ No se realizó análisis de sintaxis (solo compatible con Python)."
try:
# Preparamos el prompt para explicación (puedes ajustar el prompt según la tarea)
prompt = f"Explain this JavaScript code:\n{codigo}\n"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)
with torch.no_grad():
summary_ids = model.generate(
inputs.input_ids,
max_length=128,
num_beams=4,
early_stopping=True
)
explicacion = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)
except Exception as e:
explicacion = f"❌ Error al analizar el código: {str(e)}"
return errores, explicacion
# Interfaz con Gradio
demo = gr.Interface(
fn=analizar_codigo,
inputs=gr.Textbox(lines=15, label="Pega tu código JavaScript aquí"),
outputs=[
gr.Textbox(label="Estado de la sintaxis"),
gr.Textbox(label="Explicación generada por CodeT5")
],
title="🔍 Explicador de código JavaScript con CodeT5",
description=(
"Este Space utiliza CodeT5 para generar explicaciones automáticas de tu código JavaScript. "
"No se realiza análisis de sintaxis ni generación textual automática."
)
)
demo.launch()
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