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 import gradio as gr
 import gemini_gradio
-import google.generativeai as genai
-import os
-from dotenv import load_dotenv  # Asegúrate de instalar dotenv si no lo tienes: pip install python-dotenv
 
-# Cargar las variables de entorno desde el archivo .env
-load_dotenv()
-
-# Verifica la versión de genai
-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
-generation_config = {
-    "temperature": 1,
-    "top_p": 0.95,
-    "top_k": 40,
-    "max_output_tokens": 8192,
-    "response_mime_type": "text/plain",
-}
-
-# Configuración del modelo en gemini_gradio
-def configure_model():
-    genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)  # Configura la API Key
-    model = genai.GenerativeModel(
-        model_name="gemini-1.5-flash", 
-        generation_config=generation_config
-    )
-    return model
-
-# Función que genera la respuesta usando el modelo configurado
-def generate_response(input_text):
-    model = configure_model()  # Cargar el modelo con los parámetros configurados
-    response = model.generate(input_text)  # Generar la respuesta
-    return response.text  # Ajusta según la estructura de la respuesta del modelo
-
-# Integración con la interfaz Gradio
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("**Gemini Model with Custom Parameters**")
-
-    input_text = gr.Textbox(label="Enter Text", placeholder="Type here...")
-    output_text = gr.Textbox(label="Generated Response")
+with gr.Blocks(fill_height=True) as demo:
+    gr.Markdown("**Note:** You need to use a SambaNova API key from [SambaNova Cloud](https://cloud.sambanova.ai/).")
     
-    input_text.submit(generate_response, inputs=input_text, outputs=output_text)
+    gemini_interface = gr.load(
+        name="gemini-1.5-flash",  # Se establece el modelo por defecto
+        src=gemini_gradio.registry,
+        fill_height=True,
+        chatbot=gr.Chatbot(type="messages")
+    )
 
-demo.launch()
+demo.launch(ssr_mode=False)