app.py

import gradio as gr
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# Cargar el modelo más estable
model_name = "BSC-LT/salamandra-2b"

if "tokenizer" not in globals():
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token  

if "model" not in globals():
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16)
    model.eval()  

# 🔹 Función optimizada para forzar la humanización
def humanize_text(input_text):
    system_prompt = (
        "Reescribe el siguiente texto con un estilo más natural y conversacional, "
        "como si fuera escrito por una persona real. Reformula frases rígidas para "
        "hacerlas más dinámicas, sin cambiar el significado ni omitir información clave. "
        "Evita redundancias y usa un lenguaje más fluido y moderno.\n\n"
        "**Ejemplo de reescritura:**\n"
        "**Texto original:** 'Se informa a los usuarios que el acceso al sistema debe realizarse antes de la fecha límite.'\n"
        "**Texto humanizado:** 'Recuerda acceder al sistema antes de la fecha límite para evitar problemas.'\n\n"
        "Ahora reescribe el siguiente texto:"
    )

    prompt = f"{system_prompt}\n\nTexto original: {input_text}\n\nTexto humanizado:"
    
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)

    outputs = model.generate(
        inputs.input_ids,
        attention_mask=inputs.attention_mask,
        max_new_tokens=140,  # 🔹 Balance entre reformulación y velocidad
        min_length=50,  # 🔹 Evita respuestas cortas
        do_sample=True,  # 🔹 Mayor variabilidad en respuestas
        temperature=0.85,  # 🔹 Aumentamos creatividad para forzar reformulación
        top_p=0.92,  # 🔹 Mayor probabilidad de palabras más naturales
        repetition_penalty=1.08,  # 🔹 Evita respuestas repetitivas
        num_return_sequences=1,  # 🔹 Solo una respuesta bien formulada
    )

    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

# Interfaz en Gradio
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# ✍️ Humanización de Texto con ALIA (Forzando Reformulación)")
    input_text = gr.Textbox(label="Pega aquí el texto generado por IA para humanizar")
    output_text = gr.Textbox(label="Texto humanizado por ALIA", interactive=False)
    submit_button = gr.Button("Humanizar Texto")
    submit_button.click(humanize_text, inputs=input_text, outputs=output_text)

demo.launch()