Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
 from huggingface_hub import InferenceClient
+from transformers import pipeline
 
+title = "Generador y clasificador de coloquialismos cubanos"
+description = "Genera texto con el dialecto cubano y detecta expresiones coloquiales cubanas."
 
-def respond(
-    message,
-    history: list[dict[str, str]],
-    system_message,
-    max_tokens,
-    temperature,
-    top_p,
-    hf_token: gr.OAuthToken,
-):
+article = """
+## Modelo:
+Se usa el somosnlp-hackathon-2026/patriae-cuban-dialect-model.
+
+## Fine-tuning:
+Se utilizó el dataset somosnlp-hackathon-2026/patriae-cuba-literature-dataset para hacer fine-tuning del modelo gia-uh/cecilia-2b-instruct-v1.
+
+## Participantes del equipo Patriae en SomosNLP 2026:
+* **Carlos Luis Barnés Infante (https://huggingface.co/blacknoize404)**
+* **Yisel Clavel Quintero (https://huggingface.co/clavel)**
+* **Dionis Lopez (https://huggingface.co/inoid)**
+"""
+
+# Cargar el modelo para clasificación
+classifier = pipeline(
+    "text-classification", 
+    model='somosnlp-hackathon-2026/patriae-cuban-dialect-model'
+)
+
+def respond(message, history, system_message, max_tokens, temperature, top_p):
     """
-    For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
+    Función para generar respuestas usando el modelo de chat
     """
-    client = InferenceClient(token=hf_token.token, model="openai/gpt-oss-20b")
-
+    # Usar el mismo modelo para generación (si es compatible)
+    # Nota: Si el modelo no soporta chat, necesitas usar un endpoint diferente
+    client = InferenceClient(
+        model="somosnlp-hackathon-2026/patriae-cuban-dialect-model"
+    )
+    
     messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
-
     messages.extend(history)
-
     messages.append({"role": "user", "content": message})
-
+    
     response = ""
+    try:
+        for message in client.chat_completion(
+            messages,
+            max_tokens=max_tokens,
+            stream=True,
+            temperature=temperature,
+            top_p=top_p,
+        ):
+            if message.choices and message.choices[0].delta.content:
+                token = message.choices[0].delta.content
+                response += token
+                yield response
+    except Exception as e:
+        yield f"Error: {str(e)}"
 
-    for message in client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        choices = message.choices
-        token = ""
-        if len(choices) and choices[0].delta.content:
-            token = choices[0].delta.content
-
-        response += token
-        yield response
-
+def classify_text(text):
+    """
+    Función para clasificar texto y detectar coloquialismos cubanos
+    """
+    if not text or text.strip() == "":
+        return "Por favor, ingresa un texto para clasificar."
+    
+    results = classifier(text)
+    # Ordenar por score (de mayor a menor)
+    results.sort(key=lambda x: x['score'], reverse=True)
+    
+    # Mostrar el resultado más probable
+    top_result = results[0]
+    return f"**Clasificación:** {top_result['label']}\n**Confianza:** {top_result['score']:.2%}"
 
-"""
-For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
-"""
-chatbot = gr.ChatInterface(
+# Interfaz de Chat
+chat_interface = gr.ChatInterface(
     respond,
     additional_inputs=[
-        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
+        gr.Textbox(
+            value="Eres un chatbot cubano que ayuda a entender y usar el dialecto cubano.",
+            label="System message"
+        ),
+        gr.Slider(minimum=1, maximum=1024, value=150, step=1, label="Max new tokens"),
         gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
         gr.Slider(
             minimum=0.1,
@@ -57,13 +87,41 @@ chatbot = gr.ChatInterface(
             label="Top-p (nucleus sampling)",
         ),
     ],
+    title=title,
+    description=description,
+    article=article
 )
 
-with gr.Blocks() as demo:
-    with gr.Sidebar():
-        gr.LoginButton()
-    chatbot.render()
+# Interfaz de Clasificación
+classifier_interface = gr.Interface(
+    fn=classify_text,
+    inputs=gr.Textbox(
+        label="Texto a clasificar",
+        placeholder="Escribe una frase en cubano...",
+        lines=3
+    ),
+    outputs=gr.Markdown(label="Resultado"),
+    title="Clasificador de coloquialismos cubanos",
+    description="Detecta si un texto contiene expresiones coloquiales cubanas.",
+    examples=[
+        ["Nos marchábamos sin ti, creyendo que se te habían pegado las sábanas."],
+        ["De Varadero venía para acá porque en su casa las broncas con el padre eran de ampanga."],
+        ["Los pueblos que no se conocen han de darse prisa para conocerse, como quienes van a pelear juntos."],
+    ]
+)
 
+# Combinar ambas interfaces en una sola app
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown(f"# {title}")
+    gr.Markdown(description)
+    
+    with gr.Tab("💬 Chat"):
+        chat_interface.render()
+    
+    with gr.Tab("🔍 Clasificador"):
+        classifier_interface.render()
+    
+    gr.Markdown(article)
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch()