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-import gradio as gr
+import streamlit as st
+import requests
 
-with gr.Blocks(fill_height=True) as demo:
-    with gr.Sidebar():
-        gr.Markdown("# Inference Provider")
-        gr.Markdown(
-            "Este Space muestra el modelo Qwen/QwQ-32B, servido por la API hyperbolic. "
-            "Inicia sesión con tu cuenta de Hugging Face para usar esta API."
-        )
-        button = gr.LoginButton("Iniciar sesión")
-    
-    # Cargamos el modelo usando el token proporcionado por el botón
-    model = gr.load("models/microsoft/phi-4", accept_token=button, provider="nebius")
-    
-    # Definimos la función que llama a la API del modelo
-    def call_inference(prompt: str) -> str:
-        respuesta = model(prompt)
-        return respuesta
+# Configuración de la barra lateral
+st.sidebar.title("Inference Provider")
+st.sidebar.markdown(
+    """
+    Esta aplicación permite ejecutar inferencias con diferentes modelos usando la API de Hugging Face.
+    Ingresa tu token y selecciona el modelo que deseas usar.
+    """
+)
+token = st.sidebar.text_input("Token de Hugging Face", type="password")
 
-    # Creamos la interfaz para enviar un prompt y mostrar la respuesta
-    with gr.Row():
-        input_text = gr.Textbox(label="Ingresa tu prompt", placeholder="Escribe aquí...")
-        output_text = gr.Textbox(label="Respuesta")
-    
-    # Botón que ejecuta la función de inferencia
-    infer_button = gr.Button("Generar")
-    infer_button.click(fn=call_inference, inputs=input_text, outputs=output_text)
+# Lista de modelos disponibles; puedes agregar o quitar modelos según necesites
+model_list = ["Qwen/QwQ-32B", "gpt2", "distilbert-base-uncased"]
+model_choice = st.sidebar.selectbox("Selecciona el modelo", model_list)
+
+# Área principal para la inferencia
+st.title("Inferencia del Modelo")
+prompt = st.text_area("Ingresa tu prompt", "Escribe aquí...")
+
+if st.button("Ejecutar Inferencia"):
+    if not token:
+        st.error("Por favor, ingresa tu token de Hugging Face.")
+    else:
+        API_URL = f"https://api-inference.huggingface.co/models/{model_choice}"
+        headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"}
+        payload = {"inputs": prompt}
+
+        with st.spinner("Ejecutando inferencia..."):
+            response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
+            if response.status_code == 200:
+                try:
+                    result = response.json()
+                    st.write("Salida:")
+                    st.write(result)
+                except Exception as e:
+                    st.error("Error al interpretar la respuesta de la API.")
+            else:
+                st.error(f"Error {response.status_code}: {response.text}")
 
-demo.launch()