Spaces:
Sleeping
Sleeping
| # Importar las bibliotecas necesarias | |
| from transformers import pipeline | |
| import gradio as gr | |
| # Crear la pipeline de generación de texto con el modelo español especificado | |
| pipe = pipeline("text-generation", model="datificate/gpt2-small-spanish") | |
| # Función que el chatbot utilizará para responder a los prompts | |
| def chatbot_response(prompt): | |
| # Genera la respuesta del modelo, activando explícitamente el truncamiento | |
| result = pipe(prompt, max_length=50, truncation=True) | |
| # Retorna solo el texto de la respuesta generada | |
| return result[0]['generated_text'] | |
| # Crear la interfaz de Gradio | |
| iface = gr.Interface( | |
| fn=chatbot_response, | |
| inputs="text", | |
| outputs="text", | |
| title="Chatbot en Español", | |
| description="Este chatbot responde a tus preguntas. Está basado en el modelo GPT-2 pequeño en español.", | |
| theme="default" # Puedes cambiar el tema de la interfaz si lo deseas | |
| ) | |
| # Lanzar la interfaz, activando la opción para compartir si se desea un enlace público | |
| iface.launch(share=True) |