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app.py

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-# app_streamlit_es.py
-import streamlit as st
+import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# Cargar pipeline genérico de generación
-generador = pipeline("text-generation", model="IIC/MEL")  # o modelo instructivo compatible
+# Pipeline de generación genérica que acepta prompts
+generador = pipeline("text-generation", model="IIC/MEL", trust_remote_code=True)
 
-st.set_page_config(page_title="Interface MEL", layout="wide")
-st.title("Interfaz MEL: documentos 🔍")
-st.write("Sube tus documentos, escribe tu prompt (tarea deseada) y obtén la respuesta generada.")
-prompt = st.text_area("Prompt (instrucción al modelo)", height=100, placeholder="Ejemplo: “Resume este texto” o “Clasifica según categoría legal”")
-
-archivos = st.file_uploader("Sube documentos (.txt, .md, .pdf)", accept_multiple_files=True)
-if st.button("Generar respuesta"):
-    texts = []
-    for fichero in archivos:
+def procesar_tarea(archivos, prompt):
+    if not prompt:
+        return "", "Debes escribir un prompt"
+    texto = ""
+    for f in archivos:
         try:
-            texto = fichero.read().decode("utf‑8")
+            texto += f.read().decode("utf‑8") + "\n\n"
         except:
-            texto = ""  # podrías usar pdfplumber o similar para PDF
-        texts.append(texto)
-    contenido = "\n\n".join(texts)
-    entrada = prompt + "\n\n" + contenido
-    # Generar con límite de tokens razonable
+            texto += ""
+    entrada = prompt + "\n\n" + texto
     salida = generador(entrada, max_new_tokens=512, do_sample=False)
-    respuesta = salida[0]["generated_text"]
-    st.text_area("Resultado", value=respuesta, height=300)
-    st.download_button("Descargar resultado (.txt)", data=respuesta, file_name="resultado.txt")
+    respuesta = salida[0].get("generated_text", "")
+    return respuesta, respuesta
+
+demo = gr.Interface(
+    fn=procesar_tarea,
+    inputs=[
+        gr.File(label="Sube documentos (.txt, .md, .pdf)", file_count="multiple", type="file"),
+        gr.Textbox(label="Prompt (instrucción)", lines=3, placeholder="Ej. Resume este texto, explica esto...")
+    ],
+    outputs=[
+        gr.Textbox(label="Resultado (para copiar)", lines=10),
+        gr.File(label="Descargar resultado", file_name="resultado.txt")
+    ],
+    title="Interfaz MEL con Gradio",
+    description="Sube tus documentos, escribe un prompt y recibe la salida generada. Puedes copiar el texto o descargarlo."
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()