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 import gradio as gr
-from transformers import pipeline
+from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
 from deep_translator import GoogleTranslator
+import torch
 
-# Cargar el modelo de Hugging Face para text-to-SQL
-model = pipeline("text2text-generation", model="tscholak/text-to-sql")
+# Optimización para entornos limitados
+torch.set_num_threads(1)
+torch.set_num_interop_threads(1)
 
-# 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)
-"""
+# Modelo público sin token
+tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("mrm8488/t5-base-finetuned-wikiSQL")
+model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("mrm8488/t5-base-finetuned-wikiSQL")
 
-# Función para generar la consulta SQL
+# Función para generar SQL
 def generar_sql(pregunta_espanol):
     try:
-        # 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 usando el modelo de Hugging Face
-        result = model(prompt)
-        sql = result[0]['generated_text']
-        
+        prompt = f"translate English to SQL: {pregunta_ingles}"
+        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)
         return sql
     except Exception as e:
         return f"Error: {str(e)}"
 
-# Interfaz Gradio para desplegar
+# Interfaz Gradio
 iface = gr.Interface(
     fn=generar_sql,
     inputs=gr.Textbox(lines=3, label="Pregunta en español"),
     outputs=gr.Textbox(label="Consulta SQL generada"),
-    title="Generador de SQL",
-    description="Escribe una pregunta en español sobre la base de datos y obtén la consulta SQL.",
+    title="Texto a SQL (con T5 de Hugging Face)",
+    description="Convierte preguntas en español a SQL con un modelo entrenado en WikiSQL."
 )
 
 iface.launch()