Update app.py

app.py

@@ -3,7 +3,6 @@ import streamlit as st
 from huggingface_hub import login
 import pandas as pd
 
-
 # Token Secret of Hugging Face
 huggingface_token = st.secrets["HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN"]
 login(huggingface_token)
@@ -19,14 +18,24 @@ tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
 # Upload CSV file
 uploaded_file = st.file_uploader("Upload a CSV file", type=["csv"])
 
-df = pd.DataFrame(uploaded_file)
-job_titles = df['job_title'].tolist()
-query="aspiring human resources specialist"
-
+# Leer el archivo CSV si se ha subido
 if uploaded_file is not None:
     df = pd.read_csv(uploaded_file)
-    st.write(df.head())
+    st.write(df.head())  # Mostrar las primeras filas del dataframe
+
+    # Verificar si la columna 'job_title' está en el dataframe
+    if 'job_title' in df.columns:
+        job_titles = df['job_title'].tolist()
+    else:
+        st.error("La columna 'job_title' no se encuentra en el archivo CSV.")
+        job_titles = []  # Asignar una lista vacía si la columna no existe
+
+else:
+    st.warning("Por favor, sube un archivo CSV.")
+    job_titles = []  # Asignar una lista vacía si no se ha subido un archivo
 
+# Definir la consulta
+query = "aspiring human resources specialist"
 st.write("Query:", query)
 
 # Texto de entrada para la generación
@@ -46,21 +55,4 @@ input_text = (
     f"Job Titles: {job_titles}\n"
 )
 
-inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", padding=True)
-
-# Establecer el id del token de padding
-pad_token_id = tokenizer.pad_token_id
-
-# Establecer la generación con máscara de atención
-outputs = model.generate(
-    inputs['input_ids'],
-    attention_mask=inputs['attention_mask'],
-    max_length=100,
-    pad_token_id=pad_token_id,
-    do_sample=True,
-    temperature=0.7
-)
-
-# Decodificar el texto generado
-generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
-print(generated_text)
+st.write("Texto de entrada para la generación:", input_text)