Gradio

app.py

@@ -0,0 +1,24 @@
+import gradio as gr
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+# Cargar el modelo desde el espacio en Hugging Face
+model_name = "tiiuae/falcon-7b-instruct"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
+
+def generate_text(prompt):
+    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", max_length=200, truncation=True)
+    outputs = model.generate(**inputs)
+    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    return generated_text
+
+iface = gr.Interface(
+    fn=generate_text,
+    inputs=gr.inputs.Textbox(),
+    outputs=gr.outputs.Textbox(),
+    live=True,  # Configura live=True para que la generación de texto sea en tiempo real
+    interpretation="default",  # Cambia la interpretación del texto a "default"
+    layout="vertical",  # Cambia el diseño de la interfaz a vertical
+)
+
+iface.launch()