import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Pipeline de generación genérica que acepta prompts
generador = pipeline("text-generation", model="IIC/MEL", trust_remote_code=True)

def procesar_tarea(archivos, prompt):
    if not prompt:
        return "", "Debes escribir un prompt"
    texto = ""
    for f in archivos:
        try:
            texto += f.read().decode("utf‑8") + "\n\n"
        except:
            texto += ""
    entrada = prompt + "\n\n" + texto
    salida = generador(entrada, max_new_tokens=512, do_sample=False)
    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()