app.py

# Aplicacion principal para cargar modelo, generar los prompts, y el la explicacion de los datos
import streamlit as st
import re
from transformers import pipeline

# funcion para extraccion de codigo del modelo

def extract_code(llm_output):
        
        code_match = re.search(r"```python\n(.*?)\n```", llm_output, re.DOTALL)
        if code_match:
            return code_match.group(1)
        return None

# funcion para prompts

# conexion a supabase

# Pendiente las Keys, dependiendo del modelo que escojamos

model_name = "google/flan-t5-small"  # Probando modelos
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Inicio de Streamlit (hice lo basico, podemos mejorarla)

st.title("_Europe GraphGen_  :blue[Graph generator] :flag-eu:")
user_input = st.text_input("What graphics do you have in mind")
generate_button = st.button("Generate")

if generate_button and user_input:
    ...