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import gradio as gr
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
# Cargar el modelo y el tokenizador
model_name = "BSC-LT/salamandra-7b-instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16)
# Funci贸n de generaci贸n optimizada
def generate_response(prompt):
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(
inputs.input_ids,
max_length=60, # 馃敼 Antes: 100 | Ahora: 60 (reduce tiempo sin cortar demasiado)
do_sample=True,
temperature=0.65, # 馃敼 Antes: 0.7 | Ahora: 0.65 (ligera reducci贸n de aleatoriedad)
top_p=0.9, # 馃敼 Nuevo: Prioriza palabras m谩s probables para mayor fluidez
repetition_penalty=1.2, # 馃敼 Nuevo: Evita respuestas repetitivas
early_stopping=True, # 馃敼 Nuevo: Reduce tiempos innecesarios
)
return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
# Interfaz en Gradio
with gr.Blocks() as demo:
gr.Markdown("# 馃 Chatbot ALIA - Optimizado")
input_text = gr.Textbox(label="Escribe tu texto aqu铆")
output_text = gr.Textbox(label="Respuesta de ALIA")
submit_button = gr.Button("Generar respuesta")
submit_button.click(generate_response, inputs=input_text, outputs=output_text)
demo.launch()
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