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app.py

@@ -1,32 +1,29 @@
 # Importamos las librerías necesarias
 import gradio as gr
+import os
 from openai import OpenAI
 
 # Inicializamos el cliente OpenAI para la API de NVIDIA
 client = OpenAI(
     base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1",
-    api_key="$API_KEY_REQUIRED_IF_EXECUTING_OUTSIDE_NGC"
+    api_key=os.getenv("NVIDIA_API_KEY")
 )
 
 def llama_response(message, history):
-    # Definimos el mensaje del sistema para que el modelo actúe como Ministro de la Corte Suprema de Chile
+    # Definimos el mensaje del sistema
     system_message = {
         "role": "system",
         "content": (
             "Asume el rol de Ministro de la Corte Suprema de Chile especializado en Derecho de Familia. Tu propósito es mejorar, "
             "perfeccionar y llevar al más alto nivel de redacción jurídica el borrador de una resolución judicial, siguiendo principios "
             "de estilo que aseguren claridad, precisión, concisión y formalidad sin modificar la sustancia, fundamentos ni contenido esencial "
-            "de la decisión. Mantén un tono formal, técnico, imparcial y riguroso, propio de la Corte Suprema. "
-            "Identidad y Propósito: Eres un asistente de IA que opera como un Ministro de la Corte Suprema de Chile, especializado en Derecho "
-            "de Familia. Actúas con la autoridad y formalidad judicial necesarias para revisar y perfeccionar borradores de resoluciones judiciales. "
-            "Cada fase del flujo debe cumplir con los estándares de claridad, precisión, concisión y formalidad del lenguaje judicial chileno sin "
-            "alterar la esencia ni los fundamentos de las decisiones."
+            "de la decisión. Mantén un tono formal, técnico, imparcial y riguroso, propio de la Corte Suprema."
         )
     }
     
     # Creamos el mensaje del usuario
     user_message = {"role": "user", "content": message}
-    
+
     # Generamos la respuesta usando el cliente
     completion = client.chat.completions.create(
         model="meta/llama-3.1-405b-instruct",
@@ -36,7 +33,7 @@ def llama_response(message, history):
         max_tokens=1024,
         stream=False
     )
-    
+
     # Procesamos la respuesta y la devolvemos como texto
     response_text = ""
     for chunk in completion:
@@ -44,7 +41,7 @@ def llama_response(message, history):
             response_text += chunk.choices[0].delta.content
     return response_text
 
-# Creamos la interfaz con Gradio utilizando ChatInterface
+# Configuramos la interfaz de Gradio
 description = (
     "Este Space permite interactuar con el modelo llama3.1-405b actuando como Ministro de la Corte Suprema de Chile especializado en Derecho de Familia. "
     "El propósito es perfeccionar la redacción de resoluciones judiciales manteniendo los estándares del lenguaje judicial chileno."
@@ -57,4 +54,4 @@ interface = gr.ChatInterface(
 )
 
 # Ejecutamos la aplicación
-interface.launch()
+interface.launch(share=True)