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  1. app.py +7 -8
app.py CHANGED
@@ -71,9 +71,9 @@ def obtener_predicciones(texto, nombre_modelo, top_k=10):
71
  return top_k_tokens, top_k_prob.cpu().tolist()
72
 
73
  def generar_barplot(tokens, probabilidades):
74
- """Convierte los datos en un DataFrame para Gradio BarPlot."""
75
  df = pd.DataFrame({"Palabra": tokens, "Probabilidad": probabilidades})
76
- df.sort_values(by="Probabilidad", ascending=False, inplace=True)
77
  return df
78
 
79
  def predecir_siguiente_palabra(nombre_modelo, texto, top_k, token_custom=""):
@@ -83,7 +83,7 @@ def predecir_siguiente_palabra(nombre_modelo, texto, top_k, token_custom=""):
83
 
84
  tokens, probabilidades = obtener_predicciones(texto, nombre_modelo, int(top_k))
85
 
86
- # Generar gráfico con Gradio BarPlot
87
  barplot_data = generar_barplot(tokens, probabilidades)
88
 
89
  return gr.update(choices=[f"'{t}'" for t in tokens]), barplot_data
@@ -97,18 +97,17 @@ def agregar_token_seleccionado(texto, token_seleccionado):
97
 
98
  # Crear la interfaz en español
99
  with gr.Blocks() as demo:
100
- gr.Markdown("# 🔥 Predicción de Texto con Modelos de Lenguaje")
101
  gr.Markdown(
102
- "Esta aplicación permite visualizar las probabilidades calculadas por un modelo de lenguaje en el proceso de generar texto."
103
  "Selecciona un modelo, introduce un texto y explora las palabras más probables a continuación."
104
- "Puedes escoger una de las palabras con más probabilidad o escribir una palabra nueva y visualizar las nuevas predicciones del modelo."
105
  )
106
 
107
  with gr.Row():
108
  dropdown_modelo = gr.Dropdown(
109
  choices=list(AVAILABLE_MODELS.keys()),
110
  value="BLOOMZ-560M",
111
- label="📌 Modelo de lenguaje (más opciones en el futuro)"
112
  )
113
 
114
  dropdown_top_k = gr.Dropdown(
@@ -122,7 +121,7 @@ with gr.Blocks() as demo:
122
  lines=5,
123
  label="📝 Texto de entrada",
124
  placeholder="Escribe aquí...",
125
- value="La mejor artista colombiana es"
126
  )
127
 
128
  with gr.Row():
 
71
  return top_k_tokens, top_k_prob.cpu().tolist()
72
 
73
  def generar_barplot(tokens, probabilidades):
74
+ """Convierte los datos en un DataFrame y lo ordena de mayor a menor probabilidad."""
75
  df = pd.DataFrame({"Palabra": tokens, "Probabilidad": probabilidades})
76
+ df = df.sort_values(by="Probabilidad", ascending=False) # ✅ Sort by probability (highest first)
77
  return df
78
 
79
  def predecir_siguiente_palabra(nombre_modelo, texto, top_k, token_custom=""):
 
83
 
84
  tokens, probabilidades = obtener_predicciones(texto, nombre_modelo, int(top_k))
85
 
86
+ # Generar gráfico con Gradio BarPlot (ahora ordenado)
87
  barplot_data = generar_barplot(tokens, probabilidades)
88
 
89
  return gr.update(choices=[f"'{t}'" for t in tokens]), barplot_data
 
97
 
98
  # Crear la interfaz en español
99
  with gr.Blocks() as demo:
100
+ gr.Markdown("# 🔥 Predicción de Texto con Modelos Transformadores")
101
  gr.Markdown(
102
+ "Esta aplicación permite generar palabras utilizando un modelo de lenguaje. "
103
  "Selecciona un modelo, introduce un texto y explora las palabras más probables a continuación."
 
104
  )
105
 
106
  with gr.Row():
107
  dropdown_modelo = gr.Dropdown(
108
  choices=list(AVAILABLE_MODELS.keys()),
109
  value="BLOOMZ-560M",
110
+ label="📌 Modelo de lenguaje"
111
  )
112
 
113
  dropdown_top_k = gr.Dropdown(
 
121
  lines=5,
122
  label="📝 Texto de entrada",
123
  placeholder="Escribe aquí...",
124
+ value="Mi abuela me dejó una gran"
125
  )
126
 
127
  with gr.Row():