import streamlit as st
from langchain.llms import HuggingFaceHub
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM, pipeline
  
from st_pages import Page, show_pages, add_page_title

# Optional -- adds the title and icon to the current page
add_page_title()

# Specify what pages should be shown in the sidebar, and what their titles 
# and icons should be
show_pages(
    [
        Page("app.py", "Home", "🏠"),
        Page("pages/resumo.py", "Resumo", ":books:"),
    ]
)

#Function to return the response
def load_answer(question):
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("unicamp-dl/translation-pt-en-t5")
    model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("unicamp-dl/translation-pt-en-t5")
    pten_pipeline = pipeline('text2text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer)
    return pten_pipeline(question)[0]["generated_text"]

#App UI starts here

st.set_page_config(page_title="Tradução do Português para o Inglês.", page_icon=":robot:")
with st.sidebar:
    st.sidebar.success("Selecione uma das seguintes opções")
st.image("https://www.viajenaviagem.com/wp-content/uploads/2020/02/belo-horizonte-pampulha.jpg.webp", caption='Autoria de Thiago Lanza. Todos os direitos reservados')
st.header("Tradução do Português para o inglês.")
st.subheader("Digite uma frase em português para tradução. Para melhores resultados, coloque um ponto final na frase.")

#Gets the user input
def get_text():
    input_text = st.text_input("Sua frase em português: ", key="input")
    return input_text

user_input=get_text()
response = load_answer(user_input)

submit = st.button('Traduzir para inglês')



if submit:

    st.subheader("Answer:")
    st.write(response)