Update app.py

app.py

@@ -2,28 +2,35 @@ import streamlit as st
 import torch
 from transformers import pipeline
 
-# Verificar si PyTorch está disponible
-st.write(f"PyTorch disponible: {torch.cuda.is_available()}")
-
 # Título de la app
-st.title("Generador de Texto con GPT-2")
+st.title("Generador de Texto con Hugging Face GPT-2")
+
+# Inicialización del modelo
+@st.cache_resource
+def load_model():
+    return pipeline("text-generation", model="gpt2")
 
-# Inicializar el modelo de Hugging Face
-st.write("Cargando modelo GPT-2...")
-generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
+generator = load_model()
 
-# Input del usuario
+# Sidebar para controlar parámetros
+st.sidebar.header("Configuración del Modelo")
+max_tokens = st.sidebar.slider("Máximo de tokens", 50, 500, 100, 10)
+temperature = st.sidebar.slider("Temperatura (Creatividad)", 0.1, 1.0, 0.7, 0.1)
+
+# Entrada del usuario
+st.subheader("Entrada")
 prompt = st.text_area("Escribe un texto para que GPT-2 continúe:")
 
-# Botón para generar texto
+# Generar respuesta
 if st.button("Generar Texto"):
-    if prompt.strip() == "":
+    if not prompt.strip():
         st.warning("Por favor, ingresa un texto válido.")
     else:
         with st.spinner("Generando texto..."):
-            # Generar texto usando GPT-2
-            output = generator(prompt, max_length=100, num_return_sequences=1)
-        
-        # Mostrar resultado
+            result = generator(prompt, max_length=max_tokens, temperature=temperature, num_return_sequences=1)
+            response = result[0]['generated_text']
         st.subheader("Texto Generado:")
-        st.write(output[0]["generated_text"])
+        st.write(response)
+
+# Mensaje adicional
+st.info("Modifica los parámetros en la barra lateral para ajustar la generación de texto.")