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@@ -5,9 +5,7 @@ from transformers import pipeline
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  import time
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  import torch
7
 
8
- device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
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  generate_story_pipe = pipeline("text2text-generation", model="google/flan-t5-base")
10
- generate_story_pipe = generate_story_pipe.to(device)
11
 
12
  # Para medir el rendimiento de los métodos, voy a crear este decorador, que simplemente imprime en nuestra terminal el tiempo de ejecucion de los metodos que tengan los modelos y los usen, de esta manera podremos estudiar el tiempo que este cada modelo activo
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  def measure_performance(func):
 
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  import time
6
  import torch
7
 
 
8
  generate_story_pipe = pipeline("text2text-generation", model="google/flan-t5-base")
 
9
 
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  # Para medir el rendimiento de los métodos, voy a crear este decorador, que simplemente imprime en nuestra terminal el tiempo de ejecucion de los metodos que tengan los modelos y los usen, de esta manera podremos estudiar el tiempo que este cada modelo activo
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  def measure_performance(func):