import streamlit as st
import requests

# 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")

# 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}")