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import streamlit as st
from datasets import load_dataset
from transformers import pipeline
# Título de la aplicación
st.title("Chatbot y Análisis de Criptomonedas con Hugging Face")
# Cargar el modelo de chatbot avanzado (DialoGPT español)
chatbot = pipeline("conversational", model="ITG/DialoGPT-medium-spanish-chitchat")
# Interacción con el chatbot
st.header("Chat con el Bot")
user_input = st.text_input("Escribe tu mensaje para el chatbot:")
if st.button("Enviar al Bot"):
if user_input:
response = chatbot(user_input)
st.write(f"Bot: {response[0]['generated_text']}")
else:
st.write("Por favor, escribe un mensaje para el chatbot.")
# Cargar y mostrar ejemplos de los datasets adicionales
# Dataset de criptomonedas para análisis de precios
st.header("Análisis de Criptomonedas")
st.write("""
Este análisis se realiza con el conjunto de datos `crypto_data` de Hugging Face para el análisis histórico de precios de criptomonedas.
""")
# Caja de entrada para preguntas sobre criptomonedas
crypto_question = st.text_input("Pregunta sobre criptomonedas (Ej. ¿Qué está pasando con Bitcoin?):")
if st.button("Consultar Criptomonedas"):
if crypto_question:
st.write("Consultando sobre criptomonedas...")
# Especificar la configuración del dataset, por ejemplo, 'candles' o 'indicators'
crypto_data = load_dataset("sebdg/crypto_data", "candles")
# Mostrar los primeros datos del dataset
st.write("Dataset de Criptomonedas cargado:")
st.write(crypto_data['train'].head())
# A futuro puedes integrar más lógica, como responder basándose en el dataset o API externa.
else:
st.write("Por favor, escribe tu pregunta sobre criptomonedas.")
# Dataset para interacción de Chatbot (Persona Chat)
st.header("Mejora de Interacción con Chatbot")
st.write("""
El siguiente dataset ayuda a hacer las interacciones del bot más naturales y personalizadas.
""")
# Cargar el dataset de Persona Chat
persona_chat = load_dataset("persona-chat")
# Mostrar ejemplo de conversación del dataset persona-chat
st.write("Ejemplo de Conversación de Persona Chat:")
st.write(f"Pregunta: {persona_chat['train'][0]['conversation']}")
st.write(f"Respuesta: {persona_chat['train'][0]['personality']}")