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 Descripción del Código:
 
-Importación de Bibliotecas:
+1. Importación de Bibliotecas:
 from huggingface_hub import InferenceClient
 import gradio as gr
 
 * InferenceClient: Se utiliza para realizar inferencias (generación de texto en este caso) con modelos alojados en Hugging Face Hub.
 * gr (Gradio): Es una biblioteca que facilita la creación de interfaces de usuario para modelos de aprendizaje automático.
 
-Inicialización del Cliente de Inferencia:
-
-
+2. Inicialización del Cliente de Inferencia:
 client = InferenceClient("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2")
-Se crea un cliente de inferencia para el modelo específico "Mistral-7B-Instruct-v0.2" alojado en Hugging Face Hub.
-Función para Formatear el Prompt:
 
+* Se crea un cliente de inferencia para el modelo específico "Mistral-7B-Instruct-v0.2" alojado en Hugging Face Hub.
 
+3. Función para Formatear el Prompt:
 def format_prompt(message, history):
   # ... (ver código para detalles)
-Esta función toma un mensaje, junto con la historia de conversación, y lo formatea adecuadamente para el modelo.
-Función para Generar Texto:
 
+* Esta función toma un mensaje, junto con la historia de conversación, y lo formatea adecuadamente para el modelo.
 
+4. Función para Generar Texto:
 def generate(prompt, history, system_prompt, temperature=0.9, max_new_tokens=256, top_p=0.95, repetition_penalty=1.0):
   # ... (ver código para detalles)
-La función principal para generar texto. Toma varios parámetros, incluyendo el prompt del usuario, historial de conversación, temperatura, etc.
-Definición de Inputs Adicionales:
 
+* La función principal para generar texto. Toma varios parámetros, incluyendo el prompt del usuario, historial de conversación, temperatura, etc.
 
+5. Definición de Inputs Adicionales:
 additional_inputs = [
     # ... (ver código para detalles)
 ]
-Se definen inputs adicionales para la interfaz Gradio. Estos permiten al usuario ajustar configuraciones como la temperatura, la longitud máxima del texto generado, etc.
-Ejemplos para la Interfaz Gradio:
 
+* Se definen inputs adicionales para la interfaz Gradio. Estos permiten al usuario ajustar configuraciones como la temperatura, la longitud máxima del texto generado, etc.
 
+6. Ejemplos para la Interfaz Gradio:
 examples = [
     # ... (ver código para detalles)
 ]
-Se proporcionan ejemplos que serán mostrados en la interfaz Gradio para ayudar a los usuarios a comenzar.
-Creación de la Interfaz Gradio:
 
+* Se proporcionan ejemplos que serán mostrados en la interfaz Gradio para ayudar a los usuarios a comenzar.
 
+7. Creación de la Interfaz Gradio:
 gr.ChatInterface(
     fn=generate,
     chatbot=gr.Chatbot(show_label=False, show_share_button=False, show_copy_button=True, likeable=True, layout="panel"),
@@ -50,11 +48,19 @@ gr.ChatInterface(
     examples=examples,
     concurrency_limit=20,
 ).launch(show_api=False)
-Se crea la interfaz Gradio para la función de generación de texto. Incluye la entrada del usuario, las inputs adicionales configuradas y otros elementos visuales.
+
+* Se crea la interfaz Gradio para la función de generación de texto. Incluye la entrada del usuario, las inputs adicionales configuradas y otros elementos visuales.
+
 Inputs Adicionales en la Interfaz Gradio:
-System Prompt (Entrada de Texto): Permite al usuario ingresar un prompt del sistema para contextualizar la conversación.
-Temperature (Control Deslizante): Ajusta la "temperatura" del modelo, afectando la diversidad de las respuestas.
-Max New Tokens (Control Deslizante): Controla la longitud máxima del texto generado.
-Top-p (Nucleus Sampling) (Control Deslizante): Regula el muestreo de tokens basado en la probabilidad acumulativa.
-Repetition Penalty (Control Deslizante): Penaliza la repetición de tokens en el texto generado.
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+* System Prompt (Entrada de Texto): Permite al usuario ingresar un prompt del sistema para contextualizar la conversación.
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+* Temperature (Control Deslizante): Ajusta la "temperatura" del modelo, afectando la diversidad de las respuestas.
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+* Max New Tokens (Control Deslizante): Controla la longitud máxima del texto generado.
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+* Top-p (Nucleus Sampling) (Control Deslizante): Regula el muestreo de tokens basado en la probabilidad acumulativa.
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+* Repetition Penalty (Control Deslizante): Penaliza la repetición de tokens en el texto generado.
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 Estas inputs adicionales permiten a los usuarios personalizar la generación de texto según sus preferencias y necesidades.