Update app.py

app.py

@@ -1,29 +1,30 @@
 import gradio as gr
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+from transformers import pipeline
 
-modelo = "tu_usuario/mi-ia-chatbot"  # tu modelo subido
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(modelo)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(modelo)
+# Modelos de texto e imagen
+chatbot = pipeline("text-generation", model="mistralai/Mistral-7B-Instruct", device_map="auto")
+image_gen = pipeline("text-to-image", model="stabilityai/stable-diffusion-2")
 
 def responder(mensaje, historial):
-    if historial is None:
-        historial = []
-
-    entradas = tokenizer.encode(mensaje + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")
-    salida = model.generate(
-        entradas,
-        max_length=150,
-        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
-        temperature=0.7,
-        top_p=0.9
-    )
-    respuesta = tokenizer.decode(salida[:, entradas.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
+    respuesta = chatbot(mensaje, max_new_tokens=200, temperature=0.7)[0]["generated_text"]
     historial.append((mensaje, respuesta))
     return historial, historial
 
-demo = gr.Blocks()
-with demo:
-    chat = gr.Chatbot()
-    entrada = gr.Textbox()
-    entrada.submit(responder, [entrada, chat], [chat, chat])
+def generar_imagen(prompt):
+    imagen = image_gen(prompt)[0]["image"]
+    return imagen
+
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# 🤖 Mi IA Chat + Imagen")
+
+    with gr.Tab("💬 Chat"):
+        chat = gr.Chatbot()
+        entrada = gr.Textbox()
+        entrada.submit(responder, [entrada, chat], [chat, chat])
+
+    with gr.Tab("🎨 Imagen"):
+        prompt = gr.Textbox(label="Escribe lo que quieres ver")
+        salida = gr.Image()
+        prompt.submit(generar_imagen, inputs=prompt, outputs=salida)
+
 demo.launch()