Update app.py

app.py

@@ -9,31 +9,6 @@ from transformers import pipeline
 model_name = "google/flan-t5-small"  # Probando modelos
 generator = pipeline("text-generation", model=model_name)
 
-# ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
-# Aqui probamos los propmts, en caso que no funcione apropiadamente usaremos finetuning con la db
-# Ejemplo de la generacion de texto
-
-prompt = "Generate a graph idea based on European fertility data."
-
-output = generator(prompt, max_length=50, num_return_sequences=1)[0]['generated_text']
-print(output)
-
-# Aqui vamos a añadir los prompts, comparativa entre paises, lo ideal es mas de uno, pero podriamos iniciar en un 1v1 con la metrica 
-# Vamos a generar un codigo para luego ejecutarlo con un exec() y poder imprimir en Streamlit st.pyplot()
-
-def generate_graph_prompt(country1, country2, metric, start_year, end_year):
-    
-    prompt = f"""You have access to a database of European countries with data on {metric}, labor force participation, population, and their predictions for future years.
-
-    Generate Python code using matplotlib to create a line graph showing the trend of {metric} for {country1} and {country2} from {start_year} to {end_year}.
-
-    Also, provide a concise explanation of what this graph represents for an end user who might not be familiar with the data.
-    """
-    return prompt
-
-# Ejemplo de como quedaria el prompt que recibiria el modelo
-prompt = generate_graph_prompt("Germany", "France", "fertility rate", 2020, 2030)
-
 # Inicio de Streamlit (hice lo basico, podemos mejorarla)
 
 st.title("_Europe GraphGen_  :blue[Graph generator] :flag-eu:")