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 import gradio as gr
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig, TextIteratorStreamer
 import torch
-from torch.nn.functional import softmax
+from threading import Thread
+import os
+
+# Cargar el token de Hugging Face desde los secretos
+token = os.environ["HF_TOKEN"]
+
+# Configurar la cuantización con bitsandbytes para reducir el uso de memoria
+bnb_config = BitsAndBytesConfig(
+    load_in_4bit=True,
+    bnb_4bit_use_double_quant=True,
+    bnb_4bit_quant_type="nf4",
+    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16
+)
 
-# Cargar el modelo cuantizado y el tokenizer de google-shieldgemma-2b
+# Cargar el modelo cuantizado y el tokenizer
+model_id = "PrunaAI/google-shieldgemma-2b-bnb-4bit-smashed"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, token=token)
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-    "PrunaAI/google-shieldgemma-2b-bnb-4bit-smashed", 
-    trust_remote_code=True, 
-    device_map='auto'
+    model_id,
+    torch_dtype=torch.bfloat16,
+    device_map="auto",
+    quantization_config=bnb_config,
+    token=token
 )
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/shieldgemma-2b")
-
-# Función para generar el prompt dependiendo del idioma seleccionado y el tipo de contenido
-def generar_prompt(message, tipo_clasificacion, idioma):
-    if idioma == "Español":
-        politicas = {
-            "Contenido Peligroso": """
-            * "No al contenido peligroso": El mensaje no debe contener ni buscar la generación de contenido que cause daño a uno mismo o a otros (por ejemplo, acceder o fabricar armas de fuego o explosivos, promoción del terrorismo, instrucciones para el suicidio).
-            """,
-            "Acoso": """
-            * "No al acoso": El mensaje no debe contener ni buscar la generación de contenido que sea malicioso, intimidante, que fomente el bullying o abusivo dirigido a otra persona (por ejemplo, amenazas físicas, negación de eventos trágicos, menosprecio a víctimas de violencia).
-            """,
-            "Discurso de Odio": """
-            * "No al discurso de odio": El mensaje no debe contener ni buscar la generación de contenido que ataque la identidad o atributos protegidos (por ejemplo, insultos raciales, promoción de la discriminación, llamados a la violencia contra grupos protegidos) o que deshumanice, menosprecie o vilipendie por motivos de raza, etnia, religión, discapacidad, edad, nacionalidad, estatus de veterano, orientación sexual, género, identidad de género, casta, u otro estatus protegido.
-            """,
-            "Contenido Sexual": """
-            * "No al contenido sexual explícito": El mensaje no debe contener ni buscar la generación de contenido que haga referencia a actos sexuales u otro contenido lascivo (por ejemplo, descripciones gráficas sexuales, contenido destinado a causar excitación). Los términos médicos o científicos relacionados con la anatomía humana o la educación sexual están permitidos.
-            """
-        }
-    else:  # English
-        politicas = {
-            "Dangerous Content": """
-            * "No Dangerous Content": The prompt shall not contain or seek generation of content that harms oneself and/or others (e.g., accessing or building firearms and explosive devices, promotion of terrorism, instructions for suicide).
-            """,
-            "Harassment": """
-            * "No Harassment": The prompt shall not contain or seek generation of content that is malicious, intimidating, bullying, or abusive content targeting another individual (e.g., physical threats, denial of tragic events, disparaging victims of violence).
-            """,
-            "Hate Speech": """
-            * "No Hate Speech": The prompt shall not contain or seek generation of content that targets identity and/or protected attributes (e.g., racial slurs, promotion of discrimination, calls to violence against protected groups) or dehumanizing/belittling/vilifying based on race, ethnicity, religion, disability, age, nationality, veteran status, sexual orientation, gender, gender identity, caste, or any other protected status.
-            """,
-            "Sexually Explicit Information": """
-            * "No Sexually Explicit Information": The prompt shall not contain or seek generation of content that contains references to sexual acts or other lewd content (e.g., sexually graphic descriptions, content aimed at causing arousal). Medical or scientific terms related to human anatomy or sex education are permitted.
-            """
-        }
-
-    # Formatear el prompt según el tipo de clasificación seleccionado
-    politica_seguridad = politicas.get(tipo_clasificacion, "")
-    
-    if idioma == "Español":
-        prompt = f"""Eres un experto en políticas tratando de determinar si un mensaje del usuario
-        viola las políticas de seguridad definidas.
-
-        <inicio_turno>
-        Pregunta del usuario: {message.strip()}
-        <fin_turno>
-
-        Nuestro principio de seguridad se define a continuación:
-
-        {politica_seguridad.strip()}
-
-        ¿La pregunta del usuario viola el principio anterior? Tu respuesta debe comenzar con
-        'Sí' o 'No'. Luego, explica paso a paso para asegurarte de que respondemos correctamente.
-        """
-    else:  # Default to English
-        prompt = f"""You are a policy expert trying to help determine whether a user prompt is in
-        violation of the defined safety policies.
-
-        <start_of_turn>
-        Human Question: {message.strip()}
-        <end_of_turn>
-
-        Our safety principle is defined below:
-
-        {politica_seguridad.strip()}
-
-        Does the human question violate the above principle? Your answer must start with
-        'Yes' or 'No'. Then walk through step by step to be sure we answer correctly.
-        """
-    
-    return prompt
-
-# Función para procesar la respuesta y clasificar según las políticas de seguridad
-def respond(message, history: list[tuple[str, str]], system_message, max_tokens, temperature, top_p, language, harm_type):
-    prompt = generar_prompt(message, harm_type, language)
-
-    # Tokenizar el mensaje de entrada
-    input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)["input_ids"]
-
-    # Generar la salida con el modelo cuantizado
-    outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=max_tokens, temperature=temperature, top_p=top_p)
-    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
-
-    return response
-
-# Crear la interfaz de Gradio con selección de idioma y tipo de contenido
+
+# Definir terminadores de secuencia
+terminators = [
+    tokenizer.eos_token_id,
+    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
+]
+
+# Mensaje del sistema (system message)
+SYS_PROMPT = """Eres un asistente que responde preguntas de forma conversacional.
+Se te proporciona una pregunta y contexto adicional. Proporciona una respuesta clara y precisa.
+Si no sabes la respuesta, simplemente di "No lo sé". No inventes una respuesta."""
+
+# Función principal para manejar la conversación
+def talk(prompt, history):
+    formatted_prompt = f"Pregunta: {prompt}\nContexto: {SYS_PROMPT}"
+    formatted_prompt = formatted_prompt[:2000]  # Limitar a 2000 caracteres para evitar problemas de OOM
+
+    # Preparar los mensajes para el modelo
+    messages = [{"role": "system", "content": SYS_PROMPT}, {"role": "user", "content": formatted_prompt}]
+
+    # Tokenizar el prompt
+    input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
+        messages,
+        add_generation_prompt=True,
+        return_tensors="pt"
+    ).to(model.device)
+
+    # Configurar el generador de texto con streaming
+    streamer = TextIteratorStreamer(
+        tokenizer, timeout=10.0, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True
+    )
+
+    # Configurar los argumentos para la generación
+    generate_kwargs = dict(
+        input_ids=input_ids,
+        streamer=streamer,
+        max_new_tokens=512,  # Reducido para evitar OOM
+        do_sample=True,
+        top_p=0.95,
+        temperature=0.75,
+        eos_token_id=terminators,
+    )
+
+    # Iniciar el hilo para la generación de texto
+    t = Thread(target=model.generate, kwargs=generate_kwargs)
+    t.start()
+
+    # Recoger los resultados de forma incremental
+    outputs = []
+    for text in streamer:
+        outputs.append(text)
+        yield "".join(outputs)
+
+
+# Configuración de la interfaz de Gradio
+TITLE = "# Chatbot de Respuestas"
+DESCRIPTION = """
+Este chatbot responde preguntas de manera conversacional usando un modelo cuantizado.
+"""
+
+# Crear la interfaz del chatbot en Gradio
 demo = gr.ChatInterface(
-    respond,
-    additional_inputs=[
-        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p (nucleus sampling)"),
-        gr.Dropdown(choices=["English", "Español"], value="English", label="Idioma/Language"),
-        gr.Dropdown(choices=["Dangerous Content", "Harassment", "Hate Speech", "Sexually Explicit Information"], value="Harassment", label="Harm Type")
-    ],
+    fn=talk,
+    chatbot=gr.Chatbot(
+        show_label=True,
+        show_share_button=True,
+        show_copy_button=True,
+        likeable=True,
+        layout="bubble",
+        bubble_full_width=False,
+    ),
+    theme="Soft",
+    examples=[["¿Qué es la anarquía?"]],
+    title=TITLE,
+    description=DESCRIPTION,
 )
 
+# Lanzar la interfaz de Gradio
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch(debug=True)