import gradio as gr

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/microsoft/phi-4", accept_token=token, provider="nebius")
    with container_model3:
        gr.load("models/perplexity-ai/r1-1776", accept_token=token, provider="fireworks-ai")
    
    # 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()