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+import gradio as gr
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+# Cargar el modelo y el tokenizador
+model_name = "microsoft/DialoGPT-medium"  # Puedes cambiar esto por otro modelo de chatbot
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
+
+def chatbot(input, history=[]):
+    # Agregar el input del usuario al historial
+    history.append(input)
+    
+    # Tokenizar la conversación
+    input_ids = tokenizer.encode(" ".join(history), return_tensors="pt")
+    
+    # Generar una respuesta
+    output = model.generate(input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
+    
+    # Decodificar la respuesta
+    response = tokenizer.decode(output[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
+    
+    # Agregar la respuesta al historial
+    history.append(response)
+    
+    return history, history
+
+# Crear la interfaz de Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=chatbot,
+    inputs=["text", "state"],
+    outputs=["chatbot", "state"],
+    title="Tu Compañero AI",
+    description="Un chatbot de IA diseñado para simular conversaciones personales.",
+)
+
+iface.launch()