copywriter / app.py
JeCabrera's picture
Update app.py
0815875 verified
raw
history blame
3.58 kB
TITLE = """<h1 align="center">Gemini Playground ✨</h1>"""
SUBTITLE = """<h2 align="center">Play with Gemini Pro and Gemini Pro Vision</h2>"""
import os
import time
from typing import Optional, Tuple
import google.generativeai as genai
import gradio as gr
from dotenv import load_dotenv
# Cargar las variables de entorno desde el archivo .env
load_dotenv()
print("google-generativeai:", genai.__version__)
# Obtener la clave de la API de las variables de entorno
GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
# Verificar que la clave de la API esté configurada
if not GOOGLE_API_KEY:
raise ValueError("GOOGLE_API_KEY is not set in environment variables.")
# Configuración del modelo Gemini
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
generation_config = genai.types.GenerationConfig(
temperature=0.7,
max_output_tokens=8192,
top_k=10,
top_p=0.9
)
# Función para manejar las respuestas del modelo
def bot_response(
model_choice: str,
system_instruction: Optional[str],
text_prompt: str,
chatbot: list,
) -> Tuple[list, str]:
"""
Envía el mensaje al modelo y obtiene la respuesta, actualizando el historial del chatbot.
"""
if not text_prompt.strip():
return chatbot, "Por favor, escribe un mensaje válido."
# Configurar el modelo
model = genai.GenerativeModel(
model_name=model_choice,
generation_config=generation_config,
system_instruction=system_instruction or "You are an assistant."
)
# Generar la respuesta
response = model.generate_content([text_prompt], stream=True, generation_config=generation_config)
# Construir la respuesta completa
generated_text = ""
for chunk in response:
generated_text += chunk.text
# Actualizar el historial del chatbot con una sola entrada
chatbot.append((text_prompt, generated_text))
return chatbot, ""
# Componentes de la interfaz
chatbot_component = gr.Chatbot(label="Gemini", scale=2, height=300)
text_input_component = gr.Textbox(placeholder="Escribe un mensaje...", show_label=False, scale=8)
run_button_component = gr.Button(value="Enviar", variant="primary", scale=1)
model_dropdown_component = gr.Dropdown(
choices=["gemini-1.5-flash", "gemini-2.0-flash-exp", "gemini-1.5-pro"],
value="gemini-1.5-flash",
label="Selecciona el modelo",
scale=2
)
system_instruction_component = gr.Textbox(
placeholder="Escribe una instrucción para el sistema...",
label="Instrucción del sistema",
scale=8,
value="You are an assistant."
)
# Definir la interfaz
with gr.Blocks() as demo:
gr.HTML(TITLE)
gr.HTML(SUBTITLE)
with gr.Column():
model_dropdown_component.render()
chatbot_component.render()
with gr.Row():
text_input_component.render()
run_button_component.render()
with gr.Accordion("Instrucción del sistema", open=False):
system_instruction_component.render()
# Configurar eventos
run_button_component.click(
fn=bot_response,
inputs=[model_dropdown_component, system_instruction_component, text_input_component, chatbot_component],
outputs=[chatbot_component, text_input_component],
)
text_input_component.submit(
fn=bot_response,
inputs=[model_dropdown_component, system_instruction_component, text_input_component, chatbot_component],
outputs=[chatbot_component, text_input_component],
)
# Lanzar la aplicación
if __name__ == "__main__":
demo.queue(max_size=99).launch(debug=True, show_error=True)