import gradio as gr
import os
import logging
from huggingface_hub import InferenceClient

# Configurar logging para depuración
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO, 
    format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
)

# Obtener el token de Hugging Face de variables de entorno (secret)
hf_token = os.getenv("HF_TOKEN2")

if not hf_token:
    logging.error("El token de Hugging Face no está configurado. Agrega 'HF_TOKEN' como variable de entorno.")
    raise ValueError("El token de Hugging Face no está configurado. Agrega 'HF_TOKEN' como variable de entorno.")

logging.info("Token de Hugging Face encontrado correctamente.")

# Inicializar el cliente de inferencia con autenticación segura
try:
    client = InferenceClient("BSC-LT/ALIA-40b", token=hf_token)
    logging.info("Cliente de Hugging Face inicializado correctamente.")
except Exception as e:
    logging.error(f"Error al inicializar el cliente de Hugging Face: {e}")
    raise

def respond(
    message,
    history: list[tuple[str, str]],
    system_message,
    max_tokens,
    temperature,
    top_p,
):
    logging.info("Generando respuesta para el mensaje del usuario.")
    
    prompt = f"{system_message}\n"

    for user_input, bot_response in history:
        prompt += f"User: {user_input}\nAssistant: {bot_response}\n"

    prompt += f"User: {message}\nAssistant:"

    response = ""

    try:
        for message in client.text_generation(
            prompt=prompt,
            max_new_tokens=max_tokens,
            temperature=temperature,
            top_p=top_p,
            stream=True
        ):
            response += message
            yield response

        logging.info("Respuesta generada correctamente.")

    except Exception as e:
        logging.error(f"Error durante la generación de texto: {e}", exc_info=True)
        yield f"Error: {str(e)}. Por favor, inténtalo nuevamente."

"""
For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
"""
demo = gr.Interface(
    fn=respond,
    inputs=[
        gr.Textbox(value="Eres un chatbot muy amigable.", label="Mensaje del sistema"),
        gr.Chatbot(type="messages"),
        gr.Slider(minimum=1, maximum=1024, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.9, step=0.05, label="Top-p"),
        gr.Textbox(value="", label="Mensaje del usuario"),  # Asegurar los inputs correctos
    ],
    outputs="text",
    title="ALIA-40b Generador de Texto",
    description="Introduce un texto y deja que el modelo ALIA-40b complete la respuesta.",
)

if __name__ == "__main__":
    logging.info("Lanzando la aplicación con Gradio...")
    demo.launch(share=True)