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UI: Quitar emojis específicos - robot, cohete y escoba

7bd6eb1 12 months ago

7.78 kB

#!/usr/bin/env python3
"""
HuggingChat Client - Interfaz web para Hugging Face Spaces
Esta aplicación proporciona una interfaz web usando Gradio para interactuar
con el cliente de HuggingChat desarrollado en este proyecto.
Autor: HuggingChat Client Team
Fecha: Noviembre 2024
Licencia: MIT
"""

import os
import sys
from pathlib import Path
import gradio as gr

# Agregamos el directorio src al path para importar nuestro módulo
project_root = Path(__file__).parent
src_path = project_root / "src"
sys.path.insert(0, str(src_path))

try:
    from huggingchat_client import HuggingChatClient
except ImportError as e:
    print(f"❌ Error importando el cliente de HuggingChat: {e}")
    sys.exit(1)

# Variable global para mantener el cliente
client = None

def initialize_client():
    """Inicializa el cliente de HuggingChat"""
    global client
    try:
        client = HuggingChatClient()
        return "✅ Cliente inicializado correctamente"
    except Exception as e:
        # En Spaces, a veces la validación inicial falla pero el cliente funciona
        # Creamos el cliente de forma más básica para Spaces
        client = None  # Lo inicializaremos en el primer mensaje
        return "⚠️ Cliente listo (se inicializará en el primer mensaje)"

def chat_with_huggingchat(message, history):
    """
    Función principal para el chat con HuggingChat
    
    Args:
        message (str): Mensaje del usuario
        history (list): Historial de la conversación
        
    Returns:
        tuple: (mensaje_vacío, historial_actualizado)
    """
    global client
    
    if not message.strip():
        return "", history
    
    try:
        # Inicializar cliente si no existe (inicialización diferida)
        if client is None:
            try:
                client = HuggingChatClient()
            except Exception as init_error:
                error_response = f"❌ Error de conexión: {str(init_error)[:100]}... Verifica tu token HF_TOKEN"
                history.append([message, error_response])
                return "", history
        
        # Obtener respuesta del modelo
        response = client.send_message(message.strip())
        
        # Actualizar historial
        history.append([message, response])
        
        return "", history
        
    except Exception as e:
        error_response = f"❌ Error: {str(e)}"
        history.append([message, error_response])
        return "", history

def clear_conversation():
    """Limpia el historial de conversación"""
    global client
    if client:
        client.clear_history()
    return []

def get_model_info():
    """Obtiene información del modelo actual"""
    global client
    if client:
        return f"Modelo actual: {client.model}"
    return "❌ Cliente no inicializado"

# Configuración de la interfaz Gradio
def create_interface():
    """Crea la interfaz web de Gradio"""
    
    with gr.Blocks(title="HuggingChat Client") as demo:
        
        gr.HTML("""
        <div style="text-align: center; margin-bottom: 20px;">
            <h1>T7 - Ejercicio 2 OBS asignatura NLP</h1>
            <h2>Ejercicio:</h2>
            <p>Explora las posibilidades conversacionales de HuggingChat,</p>
            <p>Busca diferentes formas de comunicarte, investiga sobre ingeniería de prompting y experimenta con este chatbot.</p>
            <p>Investiga acerca de hugchat (hugging chat API) y desarrolla un código de prueba.</p>
            <hr style="margin: 20px 0;">
            <p><em>Cliente oficial para la API de HuggingChat de Hugging Face</em></p>
        </div>
        """)
        
        with gr.Row():
            with gr.Column(scale=4):
                # Interfaz de chat principal
                chatbot = gr.Chatbot(label="Conversación con HuggingChat")
                
                with gr.Row():
                    msg_input = gr.Textbox(
                        label="Tu mensaje",
                        placeholder="Escribe tu mensaje aquí...",
                        lines=2
                    )
                    send_btn = gr.Button("Enviar", variant="primary")
                
                with gr.Row():
                    clear_btn = gr.Button("Limpiar Chat")
                    info_btn = gr.Button("ℹ️ Info del Modelo")
            
            with gr.Column(scale=1):
                # Panel de información
                gr.HTML("""
                <div style="background-color: #f0f0f0; padding: 15px; border-radius: 10px; margin-bottom: 10px;">
                    <h3>📋 Información</h3>
                    <p><strong>Modelo:</strong> Llama-3.2-3B-Instruct</p>
                    <p><strong>API:</strong> Hugging Face oficial</p>
                    <p><strong>Tipo:</strong> Chat conversacional</p>
                </div>
                """)
                
                model_info_display = gr.Textbox(
                    label="Estado del Sistema",
                    value="🔄 Inicializando...",
                    interactive=False,
                    lines=3
                )
                
                gr.HTML("""
                <div style="background-color: #e6f3ff; padding: 10px; border-radius: 8px; margin-top: 10px;">
                    <h4>Características</h4>
                    <ul style="margin: 5px 0; padding-left: 20px;">
                        <li>✅ API oficial REST</li>
                        <li>✅ Historial de conversación</li>
                        <li>✅ Respuestas en tiempo real</li>
                        <li>✅ Sin límites de sesión</li>
                    </ul>
                </div>
                """)
        
        # Event handlers
        msg_input.submit(
            chat_with_huggingchat,
            inputs=[msg_input, chatbot],
            outputs=[msg_input, chatbot]
        )
        
        send_btn.click(
            chat_with_huggingchat,
            inputs=[msg_input, chatbot],
            outputs=[msg_input, chatbot]
        )
        
        clear_btn.click(
            clear_conversation,
            outputs=[chatbot]
        )
        
        info_btn.click(
            get_model_info,
            outputs=[model_info_display]
        )
        
        # Inicialización automática
        demo.load(
            initialize_client,
            outputs=[model_info_display]
        )
        
        # Footer
        gr.HTML("""
        <div style="text-align: center; margin-top: 20px; padding: 10px; border-top: 1px solid #ddd;">
            <p style="color: #666; font-size: 0.9em;">
                HuggingChat Client v1.0.0 | 
                <a href="https://huggingface.co/docs/api-inference/" target="_blank">Documentación API</a> | 
                <a href="https://huggingface.co/settings/tokens" target="_blank">Configurar Token</a>
            </p>
        </div>
        """)
    
    return demo

# Punto de entrada principal
if __name__ == "__main__":
    # Verificar que el token está configurado
    if not os.getenv('HF_TOKEN'):
        print("⚠️ WARNING: HF_TOKEN no está configurado en las variables de entorno")
        print("La aplicación necesita un token válido de Hugging Face para funcionar")
    
    # Crear y lanzar la interfaz
    demo = create_interface()
    
    # Configuración para Hugging Face Spaces
    demo.launch(
        server_name="0.0.0.0",  # Permite conexiones externas
        server_port=7860,       # Puerto estándar de Hugging Face Spaces
        share=False,            # No crear link público temporal
        show_error=True,        # Mostrar errores en la interfaz
        show_api=False,         # No mostrar documentación API automática
        quiet=False             # Mostrar logs de arranque
    )

	#!/usr/bin/env python3
	"""
	HuggingChat Client - Interfaz web para Hugging Face Spaces

	Esta aplicación proporciona una interfaz web usando Gradio para interactuar
	con el cliente de HuggingChat desarrollado en este proyecto.

	Autor: HuggingChat Client Team
	Fecha: Noviembre 2024
	Licencia: MIT
	"""

	import os
	import sys
	from pathlib import Path
	import gradio as gr

	# Agregamos el directorio src al path para importar nuestro módulo
	project_root = Path(__file__).parent
	src_path = project_root / "src"
	sys.path.insert(0, str(src_path))

	try:
	from huggingchat_client import HuggingChatClient
	except ImportError as e:
	print(f"❌ Error importando el cliente de HuggingChat: {e}")
	sys.exit(1)

	# Variable global para mantener el cliente
	client = None

	def initialize_client():
	"""Inicializa el cliente de HuggingChat"""
	global client
	try:
	client = HuggingChatClient()
	return "✅ Cliente inicializado correctamente"
	except Exception as e:
	# En Spaces, a veces la validación inicial falla pero el cliente funciona
	# Creamos el cliente de forma más básica para Spaces
	client = None # Lo inicializaremos en el primer mensaje
	return "⚠️ Cliente listo (se inicializará en el primer mensaje)"

	def chat_with_huggingchat(message, history):
	"""
	Función principal para el chat con HuggingChat

	Args:
	message (str): Mensaje del usuario
	history (list): Historial de la conversación

	Returns:
	tuple: (mensaje_vacío, historial_actualizado)
	"""
	global client

	if not message.strip():
	return "", history

	try:
	# Inicializar cliente si no existe (inicialización diferida)
	if client is None:
	try:
	client = HuggingChatClient()
	except Exception as init_error:
	error_response = f"❌ Error de conexión: {str(init_error)[:100]}... Verifica tu token HF_TOKEN"
	history.append([message, error_response])
	return "", history

	# Obtener respuesta del modelo
	response = client.send_message(message.strip())

	# Actualizar historial
	history.append([message, response])

	return "", history

	except Exception as e:
	error_response = f"❌ Error: {str(e)}"
	history.append([message, error_response])
	return "", history

	def clear_conversation():
	"""Limpia el historial de conversación"""
	global client
	if client:
	client.clear_history()
	return []

	def get_model_info():
	"""Obtiene información del modelo actual"""
	global client
	if client:
	return f"Modelo actual: {client.model}"
	return "❌ Cliente no inicializado"

	# Configuración de la interfaz Gradio
	def create_interface():
	"""Crea la interfaz web de Gradio"""

	with gr.Blocks(title="HuggingChat Client") as demo:

	gr.HTML("""
	<div style="text-align: center; margin-bottom: 20px;">
	<h1>T7 - Ejercicio 2 OBS asignatura NLP</h1>
	<h2>Ejercicio:</h2>
	<p>Explora las posibilidades conversacionales de HuggingChat,</p>
	<p>Busca diferentes formas de comunicarte, investiga sobre ingeniería de prompting y experimenta con este chatbot.</p>
	<p>Investiga acerca de hugchat (hugging chat API) y desarrolla un código de prueba.</p>
	<hr style="margin: 20px 0;">
	<p><em>Cliente oficial para la API de HuggingChat de Hugging Face</em></p>
	</div>
	""")

	with gr.Row():
	with gr.Column(scale=4):
	# Interfaz de chat principal
	chatbot = gr.Chatbot(label="Conversación con HuggingChat")

	with gr.Row():
	msg_input = gr.Textbox(
	label="Tu mensaje",
	placeholder="Escribe tu mensaje aquí...",
	lines=2
	)
	send_btn = gr.Button("Enviar", variant="primary")

	with gr.Row():
	clear_btn = gr.Button("Limpiar Chat")
	info_btn = gr.Button("ℹ️ Info del Modelo")

	with gr.Column(scale=1):
	# Panel de información
	gr.HTML("""
	<div style="background-color: #f0f0f0; padding: 15px; border-radius: 10px; margin-bottom: 10px;">
	<h3>📋 Información</h3>
	<p><strong>Modelo:</strong> Llama-3.2-3B-Instruct</p>
	<p><strong>API:</strong> Hugging Face oficial</p>
	<p><strong>Tipo:</strong> Chat conversacional</p>
	</div>
	""")

	model_info_display = gr.Textbox(
	label="Estado del Sistema",
	value="🔄 Inicializando...",
	interactive=False,
	lines=3
	)

	gr.HTML("""
	<div style="background-color: #e6f3ff; padding: 10px; border-radius: 8px; margin-top: 10px;">
	<h4>Características</h4>
	<ul style="margin: 5px 0; padding-left: 20px;">
	<li>✅ API oficial REST</li>
	<li>✅ Historial de conversación</li>
	<li>✅ Respuestas en tiempo real</li>
	<li>✅ Sin límites de sesión</li>
	</ul>
	</div>
	""")

	# Event handlers
	msg_input.submit(
	chat_with_huggingchat,
	inputs=[msg_input, chatbot],
	outputs=[msg_input, chatbot]
	)

	send_btn.click(
	chat_with_huggingchat,
	inputs=[msg_input, chatbot],
	outputs=[msg_input, chatbot]
	)

	clear_btn.click(
	clear_conversation,
	outputs=[chatbot]
	)

	info_btn.click(
	get_model_info,
	outputs=[model_info_display]
	)

	# Inicialización automática
	demo.load(
	initialize_client,
	outputs=[model_info_display]
	)

	# Footer
	gr.HTML("""
	<div style="text-align: center; margin-top: 20px; padding: 10px; border-top: 1px solid #ddd;">
	<p style="color: #666; font-size: 0.9em;">
	HuggingChat Client v1.0.0 \|
	<a href="https://huggingface.co/docs/api-inference/" target="_blank">Documentación API</a> \|
	<a href="https://huggingface.co/settings/tokens" target="_blank">Configurar Token</a>
	</p>
	</div>
	""")

	return demo

	# Punto de entrada principal
	if __name__ == "__main__":
	# Verificar que el token está configurado
	if not os.getenv('HF_TOKEN'):
	print("⚠️ WARNING: HF_TOKEN no está configurado en las variables de entorno")
	print("La aplicación necesita un token válido de Hugging Face para funcionar")

	# Crear y lanzar la interfaz
	demo = create_interface()

	# Configuración para Hugging Face Spaces
	demo.launch(
	server_name="0.0.0.0", # Permite conexiones externas
	server_port=7860, # Puerto estándar de Hugging Face Spaces
	share=False, # No crear link público temporal
	show_error=True, # Mostrar errores en la interfaz
	show_api=False, # No mostrar documentación API automática
	quiet=False # Mostrar logs de arranque
	)