Spaces:
Paused
Paused
| import gradio as gr | |
| from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer | |
| import torch | |
| # Cargar el modelo y el tokenizador solo una vez para evitar recargas | |
| model_name = "BSC-LT/salamandra-2b" | |
| if "tokenizer" not in globals(): | |
| tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) | |
| tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token # 🔹 Evita errores de atención | |
| if "model" not in globals(): | |
| model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( | |
| model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto" # 🔹 Optimiza la inferencia según los recursos | |
| ) | |
| model.eval() # 🔹 Reduce el consumo innecesario de memoria | |
| # Función exclusiva para humanización de texto con enfoque en marketing | |
| def humanize_text(input_text): | |
| system_prompt = ( | |
| "Reescribe el siguiente texto con un estilo más natural, accesible y persuasivo, " | |
| "manteniendo su significado original. " | |
| "Adopta un tono más claro y cercano, ideal para comunicación en marketing. " | |
| "Convierte estructuras rígidas en frases más dinámicas y fluidas, " | |
| "pero sin perder profesionalismo ni omitir información importante. " | |
| "El resultado debe sentirse humano y auténtico." | |
| ) | |
| prompt = f"{system_prompt}\n\nTexto original: {input_text}\n\nTexto humanizado:" | |
| inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) | |
| outputs = model.generate( | |
| inputs.input_ids, | |
| attention_mask=inputs.attention_mask, | |
| max_new_tokens=140, # 🔹 Limita la cantidad de palabras generadas para mejorar la velocidad | |
| min_length=30, # 🔹 Evita respuestas demasiado cortas | |
| do_sample=False, # 🔹 Genera una respuesta más rápida y directa | |
| temperature=0.75, # 🔹 Mantiene equilibrio entre fluidez y velocidad | |
| top_p=0.9, # 🔹 Mantiene coherencia en la reescritura | |
| repetition_penalty=1.05, # 🔹 Evita repeticiones sin restringir demasiado | |
| num_return_sequences=1, # 🔹 Genera solo una respuesta bien formulada | |
| ) | |
| return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) | |
| # Interfaz en Gradio | |
| with gr.Blocks() as demo: | |
| gr.Markdown("# ✍️ Humanización de Texto con ALIA (Optimizado para Marketing)") | |
| input_text = gr.Textbox(label="Pega aquí el texto generado por IA para humanizar") | |
| output_text = gr.Textbox(label="Texto humanizado por ALIA", interactive=False) | |
| submit_button = gr.Button("Humanizar Texto") | |
| submit_button.click(humanize_text, inputs=input_text, outputs=output_text) | |
| demo.launch() | |