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+import gradio as gr
+import json
+
+
+import gradio as gr
+
+# !python -c "import torch; assert torch.cuda.get_device_capability()[0] >= 8, 'Hardware not supported for Flash Attention'"
+import json
+import torch
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig, GemmaTokenizer,  StoppingCriteria, StoppingCriteriaList, GenerationConfig
+# from google.colab import userdata
+import os
+
+model_id = "somosnlp/Sam_Diagnostic"
+bnb_config = BitsAndBytesConfig(
+    load_in_4bit=True,
+    bnb_4bit_quant_type="nf4",
+    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16
+)
+max_seq_length=2048
+
+# if torch.cuda.get_device_capability()[0] >= 8:
+#     # print("Flash Attention")
+#     attn_implementation="flash_attention_2"
+# else:
+#     attn_implementation=None
+attn_implementation=None
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id,
+                                          max_length = max_seq_length)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id,
+                                            #  quantization_config=bnb_config,
+                                             device_map = {"":0},
+                                              attn_implementation = attn_implementation, # A100 o H100
+                                             ).eval()
+
+
+
+class ListOfTokensStoppingCriteria(StoppingCriteria):
+    """
+    Clase para definir un criterio de parada basado en una lista de tokens específicos.
+    """
+    def __init__(self, tokenizer, stop_tokens):
+        self.tokenizer = tokenizer
+        # Codifica cada token de parada y guarda sus IDs en una lista
+        self.stop_token_ids_list = [tokenizer.encode(stop_token, add_special_tokens=False) for stop_token in stop_tokens]
+
+    def __call__(self, input_ids, scores, **kwargs):
+        # Verifica si los últimos tokens generados coinciden con alguno de los conjuntos de tokens de parada
+        for stop_token_ids in self.stop_token_ids_list:
+            len_stop_tokens = len(stop_token_ids)
+            if len(input_ids[0]) >= len_stop_tokens:
+                if input_ids[0, -len_stop_tokens:].tolist() == stop_token_ids:
+                    return True
+        return False
+
+# Uso del criterio de parada personalizado
+stop_tokens = ["<end_of_turn>"]  # Lista de tokens de parada
+
+# Inicializa tu criterio de parada con el tokenizer y la lista de tokens de parada
+stopping_criteria = ListOfTokensStoppingCriteria(tokenizer, stop_tokens)
+
+# Añade tu criterio de parada a una StoppingCriteriaList
+stopping_criteria_list = StoppingCriteriaList([stopping_criteria])
+
+def generate_text(prompt, idioma_entrada, idioma_salida, max_length=2100):
+  prompt=prompt.replace(". ", ".\n").strip()
+
+  input_text = f'''<bos><start_of_turn>system
+You are a helpful AI assistant.
+Responde en formato json.
+Eres un agente experto en medicina.
+Lista de codigos linguisticos disponibles: ["{idioma_entrada}", "{idioma_salida}"]<end_of_turn>
+<start_of_turn>user
+{prompt}<end_of_turn>
+<start_of_turn>model
+'''
+
+  inputs = tokenizer.encode(input_text,
+                            return_tensors="pt",
+                            add_special_tokens=False).to("cuda:0")
+  max_new_tokens=max_length
+  generation_config = GenerationConfig(
+                max_new_tokens=max_new_tokens,
+                temperature=0.35, #55
+                #top_p=0.9,
+                top_k=50, # 45
+                repetition_penalty=1.,  #1.1
+                do_sample=True,
+            )
+  outputs = base_model.generate(generation_config=generation_config,
+                          input_ids=inputs,
+                          stopping_criteria=stopping_criteria_list,)
+  return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False) #True
+
+def mostrar_respuesta(pregunta, idioma_entrada, idioma_salida):
+    try:
+      lista_codigo_lin = {
+            "español": "es",
+            "ingles": "en",
+        }
+      # Utiliza los parámetros de idioma para obtener los códigos de idioma correspondientes.
+      codigo_lin_entrada = lista_codigo_lin[idioma_entrada.lower()]
+      codigo_lin_salida = lista_codigo_lin[idioma_salida.lower()]
+      
+      res= generate_text(pregunta, codigo_lin_entrada, codigo_lin_salida, max_length=1500)
+      inicio_json = res.find('{')
+      fin_json = res.rfind('}') + 1
+      json_str = res[inicio_json:fin_json]
+      json_obj = json.loads(json_str)
+      return json_obj["description"], json_obj["medical_specialty"], json_obj["principal_diagnostic"]
+    except:
+      json_obj={}
+      json_obj['description']='Error diagnostico'
+      json_obj['medical_specialty']='Error diagnostico'
+      json_obj['principal_diagnostic']='Error diagnostico'
+      return json_obj
+
+# Ejemplos de preguntas
+ejemplos = [
+    ["CHIEF COMPLAINT:,  Left wrist pain.,HISTORY OF PRESENT PROBLEM"],
+    ["INDICATIONS:  ,Chest pain.,STRESS TECHNIQUE:,"],
+    ["MOTIVO DE CONSULTA: Una niña de 2 meses"],
+]
+
+idiomas = ["español", "ingles"]
+
+
+iface = gr.Interface(
+    fn=mostrar_respuesta,
+    inputs=[
+        gr.Textbox(label="Pregunta", placeholder="Introduce tu consulta médica aquí..."),
+        gr.Dropdown(label="Idioma de Entrada", choices=idiomas),
+        gr.Dropdown(label="Idioma de Salida", choices=idiomas),
+    ],
+    outputs=[
+        gr.Textbox(label="Description", lines=2),
+        gr.Textbox(label="Medical specialty", lines=1),
+        gr.Textbox(label="Principal diagnostic", lines=1)
+    ],
+    title="Consultas medicas",
+    description="Introduce tu diagnostico.",
+    examples=ejemplos,
+    concurrency_limit=20
+)
+
+iface.queue(max_size=14).launch(share=True,debug=True, ) # share=True,debug=True