Update app.py

app.py

@@ -1,41 +1,37 @@
-import streamlit as st
-import requests
+import gradio as gr
 
-# 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")
+with gr.Blocks() as demo:
+    with gr.Sidebar():
+        gr.Markdown("# Inference Provider")
+        gr.Markdown("Selecciona el modelo a cargar y accede con tu cuenta de Hugging Face.")
+        token = gr.LoginButton("Sign in")
+        model_choice = gr.Dropdown(choices=["Qwen/QwQ-32B", "Modelo2", "Modelo3"],
+                                     label="Selecciona el modelo")
+    
+    # Crear contenedores para cada modelo, inicialmente solo el primero es visible
+    container_model1 = gr.Column(visible=True)
+    container_model2 = gr.Column(visible=False)
+    container_model3 = gr.Column(visible=False)
+    
+    with container_model1:
+        gr.load("models/Qwen/QwQ-32B", accept_token=token, provider="hyperbolic")
+    with container_model2:
+        gr.load("models/Modelo2", accept_token=token, provider="hyperbolic")
+    with container_model3:
+        gr.load("models/Modelo3", accept_token=token, provider="hyperbolic")
+    
+    # Función para actualizar la visibilidad según el modelo seleccionado
+    def update_model(selected_model):
+        if selected_model == "Qwen/QwQ-32B":
+            return gr.update(visible=True), gr.update(visible=False), gr.update(visible=False)
+        elif selected_model == "Modelo2":
+            return gr.update(visible=False), gr.update(visible=True), gr.update(visible=False)
+        elif selected_model == "Modelo3":
+            return gr.update(visible=False), gr.update(visible=False), gr.update(visible=True)
+    
+    model_choice.change(fn=update_model, inputs=model_choice,
+                        outputs=[container_model1, container_model2, container_model3])
+    
+demo.launch()
 
-# 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}")