Update app.py

app.py

@@ -1,3 +1,96 @@
+import os
+import time
+import uuid
+import google.generativeai as genai
+import gradio as gr
+from PIL import Image
+from dotenv import load_dotenv
+
+# Cargar las variables de entorno
+load_dotenv()
+API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
+
+if not API_KEY:
+    raise ValueError("La clave de API 'GOOGLE_API_KEY' no está configurada en el archivo .env")
+
+# Configuración del modelo Gemini
+generation_config = {
+    "temperature": 1,
+    "top_p": 0.95,
+    "top_k": 40,
+    "max_output_tokens": 8192,
+    "response_mime_type": "text/plain",
+}
+
+genai.configure(api_key=API_KEY)
+
+model = genai.GenerativeModel(
+    model_name="gemini-1.5-flash",
+    generation_config=generation_config,
+)
+
+# Inicializar la sesión de chat
+chat = model.start_chat(history=[])
+
+# Función para transformar el historial de Gradio al formato de Gemini
+def transform_history(history):
+    new_history = []
+    for chat in history:
+        new_history.append({"parts": [{"text": chat[0]}], "role": "user"})
+        new_history.append({"parts": [{"text": chat[1]}], "role": "model"})
+    return new_history
+
+# Función de respuesta que maneja el texto y los archivos multimodales
+def response(message, history):
+    global chat
+
+    # Transformar el historial al formato esperado por Gemini
+    chat.history = transform_history(history)
+    
+    # Enviar el mensaje al modelo y obtener la respuesta
+    response = chat.send_message(message["text"])
+    response.resolve()
+
+    # Mostrar la respuesta carácter por carácter
+    for i in range(len(response.text)):
+        time.sleep(0.01)
+        yield response.text[: i + 1]
+
+# Función para manejar las imágenes cargadas
+def handle_uploaded_images(files):
+    """Procesa las imágenes cargadas, las redimensiona y las guarda"""
+    image_paths = []
+    for file in files:
+        image = Image.open(file.name).convert('RGB')  # Abrir y convertir la imagen a RGB
+        image_height = int(image.height * 512 / image.width)  # Mantener la proporción
+        image_resized = image.resize((512, image_height))  # Redimensionar la imagen
+        image_filename = f"{uuid.uuid4()}.jpeg"  # Crear un nombre único para la imagen
+        image_path = f"/tmp/{image_filename}"  # Ruta de almacenamiento temporal
+        image_resized.save(image_path, "JPEG")  # Guardar la imagen
+        image_paths.append(image_path)  # Agregar la ruta al resultado
+    return image_paths
+
+# Función para contar las imágenes cargadas
+def count_images(message, history):
+    num_images = len(message["files"])  # Contar las imágenes cargadas en el mensaje actual
+    total_images = 0
+    for msg in history:  # Contar todas las imágenes en el historial
+        if isinstance(msg["content"], tuple):  # Si el contenido es una tupla, es un archivo
+            total_images += 1
+    return f"You just uploaded {num_images} images, total uploaded: {total_images + num_images}"
+
+# Función que maneja el texto y las imágenes
+def handle_message(message, history):
+    if message.get("files"):
+        # Procesar las imágenes cargadas
+        image_paths = handle_uploaded_images(message["files"])
+        # Añadir las imágenes al historial
+        history.append((None, image_paths))
+        return history, count_images(message, history)
+    
+    # Si no hay archivos, procesamos el mensaje como texto
+    return response(message, history)
+
 # Crear la interfaz de Gradio
 demo = gr.Interface(
     fn=handle_message,  # Función de manejo de mensaje y archivos