app.py

import gradio as gr
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM, pipeline

# Cargar el tokenizador y el modelo correctamente
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("projecte-aina/aina-translator-es-ast")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("projecte-aina/aina-translator-es-ast")

# Crear el pipeline de traducción
translator = pipeline("translation", model=model, tokenizer=tokenizer)

# Función de chatbot que traduce automáticamente
def chatbot_response(message, chat_history):
    translation = translator(message, max_length=200)[0]['translation_text']
    chat_history.append((message, translation))
    return "", chat_history

# Crear interfaz en Gradio
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# 🤖 Chatbot Traductor Español → Asturiano")
    
    chatbot = gr.Chatbot()
    msg = gr.Textbox(label="Escribe tu mensaje en Español...")
    send_btn = gr.Button("Enviar")

    # Configuración del botón de envío
    send_btn.click(fn=chatbot_response, inputs=[msg, chatbot], outputs=[msg, chatbot])

# Lanzar la aplicación
demo.launch()