Create app.py

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+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+# Cargar el modelo y el tokenizer
+model_name = "nombre_del_modelo"
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+
+# Texto de entrada para la generación
+input_text = "Tu texto aquí"
+input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
+
+# Generación de texto con temperatura
+outputs = model.generate(
+    input_ids, 
+    max_length=100,       # Longitud máxima del texto generado
+    temperature=0.7,      # Ajustar la temperatura aquí
+    top_k=50,             # Ajuste opcional para limitar las opciones de palabras
+    top_p=0.9,            # Ajuste opcional para el muestreo por núcleo
+    do_sample=True        # Habilitar el muestreo para aplicar la temperatura
+)
+
+# Decodificar el texto generado
+generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+print(generated_text)