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app.py

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-import os
-import time
-import google.generativeai as genai
 import gradio as gr
-from dotenv import load_dotenv
 
-# Cargar las variables de entorno
-load_dotenv()
-API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
-
-if not API_KEY:
-    raise ValueError("La clave de API 'GOOGLE_API_KEY' no está configurada en el archivo .env")
-
-# Configuración del modelo Gemini
-generation_config = {
-    "temperature": 1,
-    "top_p": 0.95,
-    "top_k": 40,
-    "max_output_tokens": 8192,
-    "response_mime_type": "text/plain",
-}
-
-genai.configure(api_key=API_KEY)
-
-model = genai.GenerativeModel(
-    model_name="gemini-1.5-flash",
-    generation_config=generation_config,
-)
-
-# Inicializar la sesión de chat
-chat = model.start_chat(history=[])
-
-# Función para transformar el historial de Gradio al formato de Gemini
-def transform_history(history):
-    new_history = []
-    for chat in history:
-        new_history.append({"parts": [{"text": chat[0]}], "role": "user"})
-        new_history.append({"parts": [{"text": chat[1]}], "role": "model"})
-    return new_history
-
-# Función de respuesta que maneja el texto y los archivos multimodales
-def response(message, history):
-    global chat
-
-    # Transformar el historial al formato esperado por Gemini
-    chat.history = transform_history(history)
-    
-    # Enviar el mensaje al modelo y obtener la respuesta
-    response = chat.send_message(message["text"])
-    response.resolve()
-
-    # Mostrar la respuesta carácter por carácter
-    for i in range(len(response.text)):
-        time.sleep(0.01)
-        yield response.text[: i + 1]
-
-# Función para manejar los archivos cargados y las imágenes
-def count_images(message, history):
-    num_images = len(message["files"])  # Contar las imágenes cargadas en el mensaje actual
-    total_images = 0
-    for msg in history:  # Contar todas las imágenes en el historial
-        if isinstance(msg["content"], tuple):  # Si el contenido es una tupla, es un archivo
-            total_images += 1
-    return f"You just uploaded {num_images} images, total uploaded: {total_images + num_images}"
-
-# Crear la interfaz de Gradio
-demo = gr.ChatInterface(
-    response,  # Función de chat para manejar texto y archivos
-    examples=[  # Ejemplos iniciales de mensajes
-        {"text": "No files", "files": []}
-    ],
-    multimodal=True,  # Activar la modalidad multimodal
-    textbox=gr.MultimodalTextbox(  # Configuración del cuadro de texto multimodal
-        file_count="multiple",  # Permitir múltiples archivos
-        file_types=["image"],  # Aceptar solo imágenes
-        sources=["upload", "microphone"]  # Fuentes de entrada: carga de archivos y micrófono
-    )
-)
-
-# Iniciar la interfaz
-demo.launch()
+def yes_man(message, history):
+    if message.endswith("?"):
+        return "Yes"
+    else:
+        return "Ask me anything!"
+
+gr.ChatInterface(
+    yes_man,
+    type="messages",
+    chatbot=gr.Chatbot(height=300),
+    textbox=gr.Textbox(placeholder="Ask me a yes or no question", container=False, scale=7),
+    title="Yes Man",
+    description="Ask Yes Man any question",
+    theme="ocean",
+    examples=["Hello", "Am I cool?", "Are tomatoes vegetables?"],
+    cache_examples=True,
+).launch()