A

app.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 import os
 import torch
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 import gradio as gr
 import spaces
 
@@ -20,7 +20,7 @@ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 
 # Especifica un pad_token_id si no está ya definido y es el mismo que eos_token_id
 if tokenizer.pad_token_id is None or tokenizer.pad_token_id == tokenizer.eos_token_id:
-    tokenizer.pad_token_id = tokenizer.eos_token_id + 1  # O cualquier otro valor que consideres adecuado
+    tokenizer.pad_token_id = tokenizer.eos_token_id + 1
 
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
     model_name,
@@ -36,10 +36,10 @@ def mejorar_resolucion(input_text):
     attention_mask = inputs['attention_mask']
 
     outputs = model.generate(
-        inputs.input_ids, 
-        attention_mask=attention_mask, 
-        max_new_tokens=500, 
-        temperature=0.3, 
+        inputs.input_ids,
+        attention_mask=attention_mask,
+        max_new_tokens=128,  # Ajusta a 128 para una salida más rápida
+        temperature=0.3,  # Recomendado para Mistral Nemo
         do_sample=True,
         pad_token_id=tokenizer.pad_token_id
     )