| import gradio as gr |
| from transformers import pipeline |
| import tempfile |
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| generador = pipeline("text-generation", model="IIC/MEL", trust_remote_code=True) |
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| def procesar_tarea(archivos, prompt): |
| if not prompt: |
| return "", None, "Debes escribir un prompt" |
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| texto = "" |
| if archivos: |
| for fpath in archivos: |
| try: |
| with open(fpath, "r", encoding="utf-8") as f: |
| texto += f.read() + "\n\n" |
| except Exception: |
| pass |
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| entrada = prompt + "\n\n" + texto |
| salida = generador(entrada, max_new_tokens=512, do_sample=False) |
| respuesta = salida[0].get("generated_text", "") |
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| tmp = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".txt", mode="w", encoding="utf-8") |
| tmp.write(respuesta) |
| tmp.close() |
| return respuesta, tmp.name, None |
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| demo = gr.Interface( |
| fn=procesar_tarea, |
| inputs=[ |
| gr.File(label="Sube documentos (.txt, .md, .pdf)", file_count="multiple", type="filepath"), |
| gr.Textbox(label="Prompt (instrucción)", lines=3, placeholder="Ej. Resume este texto, explica esto...") |
| ], |
| outputs=[ |
| gr.Textbox(label="Resultado (para copiar)", lines=10), |
| gr.File(label="Descargar resultado", interactive=False) |
| ], |
| title="Interfaz MEL con Gradio", |
| description="Sube tus documentos (opcional), escribe un prompt y recibe la salida generada. Puedes copiar el texto o descargarlo." |
| ) |
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| if __name__ == "__main__": |
| demo.launch(share=True) |
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