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-import gradio as gr
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+importar gradio como gr
 
-# Especifica el nombre del modelo
-model_name = "BSC-LT/ALIA-40b"
-
-# Cargar el tokenizador y el modelo
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
-
-def generar_texto(entrada):
-    # Tokenizar la entrada
-    input_ids = tokenizer.encode(entrada, return_tensors="pt")
-    
-    # Generar texto con el modelo
-    output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1)
-    
-    # Decodificar y retornar el texto generado
-    texto_generado = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
-    return texto_generado
-
-# Crear la interfaz de Gradio
-interfaz = gr.Interface(
-    fn=generar_texto,
-    inputs=gr.inputs.Textbox(lines=2, placeholder="Escribe tu prompt aquí..."),
-    outputs="text",
-    title="Generador de Texto con ALIA-40b",
-    description="Este modelo genera texto utilizando ALIA-40b, un modelo LLM entrenado por BSC-LT."
-)
-
-if __name__ == "__main__":
-    interfaz.launch()
+gr.load( "modelos/BSC-LT/ALIA-40b" ).launch()