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@@ -106,26 +106,6 @@ Además, debe tenerse en cuenta que el modelo base es de únicamente 1.5b parám
 
 You can start using this model through the Hugging Face API or integrate it into your applications using the transformers library. Here is an example of how to load the model:
 
-```python
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
-import torch
-
-model_name = "LenguajeNaturalAI/leniachat-gemma-2b-v0"
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
-
-# Generar texto
-messages = [
-  {"role": "system", "content": "Eres un asistente que ayuda al usuario a lo largo de la conversación resolviendo sus dudas."},
-  {"role": "user", "content": "¿Qué fue la revolución industrial?"}
-]
-input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=True, return_tensors="pt")
-with torch.no_grad():
-  output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=50)
-print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
-```
-
-
 ## ¿Cómo empezar?
 
 Puedes empezar a utilizar este modelo a través de la API de Hugging Face o integrarlo en tus aplicaciones utilizando la biblioteca `transformers`. Aquí tienes un ejemplo de cómo cargar el modelo: