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 import gradio as gr
-from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
-import torch
+from transformers import pipeline
+from deep_translator import GoogleTranslator
 
-# Limitar el uso de CPU para servidores lentos
-torch.set_num_threads(1)
-torch.set_num_interop_threads(1)
+# Cargar el modelo de Hugging Face para text-to-SQL
+model = pipeline("text2text-generation", model="tscholak/text-to-sql")
 
-# Cargar modelo
-tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("cssupport/t5-small-awesome-text-to-sql")
-model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("cssupport/t5-small-awesome-text-to-sql")
-
-# Esquema de base de datos simplificado
+# Esquema de base de datos
 SCHEMA = """
 Database schema:
 Table bodegas(Id, Nombre, Encargado, Telefono, Email, Direccion, Horario, Regional, Latitud, Longitud)
 Table maestra(CodigoSap, Descripcion, Grupo, Agrupador, Marca, Parte, Operacion, Componente)
 """
 
-# Función principal
+# Función para generar la consulta SQL
 def generar_sql(pregunta_espanol):
     try:
-        # Crear prompt claro y directo
-        prompt = f"Esquema de base de datos:\n{SCHEMA}\nPregunta en español: {pregunta_espanol}\nGenera la consulta SQL correspondiente."
+        # Traducir pregunta a inglés
+        pregunta_ingles = GoogleTranslator(source="es", target="en").translate(pregunta_espanol)
+        
+        # Crear el prompt para el modelo
+        prompt = f"{SCHEMA}\ntranslate English to SQL: {pregunta_ingles}"
 
-        # Generar la consulta SQL
-        input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids
-        output = model.generate(input_ids, max_length=128)
-        sql = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
+        # Generar la consulta SQL usando el modelo de Hugging Face
+        result = model(prompt)
+        sql = result[0]['generated_text']
         
         return sql
     except Exception as e:
         return f"Error: {str(e)}"
 
-# Interfaz Gradio
+# Interfaz Gradio para desplegar
 iface = gr.Interface(
     fn=generar_sql,
     inputs=gr.Textbox(lines=3, label="Pregunta en español"),
     outputs=gr.Textbox(label="Consulta SQL generada"),
-    title="Texto a SQL (entrada en español)",
-    description="Escribe una pregunta en español sobre la base de datos y obtén la consulta SQL."
+    title="Generador de SQL",
+    description="Escribe una pregunta en español sobre la base de datos y obtén la consulta SQL.",
 )
 
 iface.launch()