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

# Cargar el modelo y el tokenizador solo una vez para evitar recargas
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  # 🔹 Evita errores de atención

if "model" not in globals():
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16)
    model.eval()  # 🔹 Optimiza la inferencia para que sea más rápida

# Función exclusiva para humanización de texto con enfoque en marketing
def humanize_text(input_text):
    system_prompt = (
        "Reescribe el siguiente texto con un tono más natural, conversacional y cercano, ideal para marketing. "
        "No agregues información nueva ni cambies el significado del texto original. "
        "Haz que fluya mejor, pero sin perder ningún detalle. "
        "Mantén el contenido preciso y fiel a la versión original, solo mejorando su claridad y atractivo."
    )

    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_length=256,  # 🔹 Fijamos un límite claro para evitar respuestas descontroladas
        max_new_tokens=200,  # 🔹 Más margen para reformular el texto sin cortes
        do_sample=True,  # 🔹 Mantiene variabilidad en la reescritura
        temperature=0.6,  # 🔹 Reduce el riesgo de respuestas erráticas y aleatorias
        top_p=0.9,  # 🔹 Mantiene coherencia en la reescritura
        repetition_penalty=1.1,  # 🔹 Evita repeticiones innecesarias
        num_return_sequences=1,  # 🔹 Genera 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 (Optimizado para Marketing)")
    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()