Update app.py

app.py

@@ -2,20 +2,20 @@ import pandas as pd
 from langchain import LLMChain, LLM
 from transformers import LLaMAForCausalLM, LLaMATokenizer
 from huggingface_hub import login
+import streamlit as st
 
-
-huggingface_token = st.secrets["FIREWORKS"]
+huggingface_token = st.secrets["SECRET"]
 login(huggingface_token)
 # Cargar el archivo CSV
-archivo_csv = "https://example.com/archivo.csv"
-df = pd.read_csv(archivo_csv)
+uploaded_file = st.file_uploader("Sube un archivo CSV con la columna 'job_title':", type=["csv"])
+df = pd.read_csv(uploaded_file)
 
 # Ingreso del query
-query = "tu_query"
+query = "aspiring human resources specialist"
 
 # Crear un modelo LLaMA
-modelo = LLaMAForCausalLM.from_pretrained("decapoda-research/llama-3b")
-tokenizer = LLaMATokenizer.from_pretrained("decapoda-research/llama-3b")
+modelo = LLaMAForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-3.2-1B")
+tokenizer = LLaMATokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-3.2-1B")
 
 # Crear una cadena LLM con LangChain
 llm = LLM(modelo, tokenizer)