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# ============================================
# app.py - Usando HF Inference API
# ============================================
import gradio as gr
import requests
import os
# Tu modelo ya está disponible en HF Inference API
MODEL_API = "https://api-inference.huggingface.co/models/Delta0723/techmind-pro-v9"
HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN", "") # Configura tu token en Settings del Space
def query_model(question, max_tokens=300, temperature=0.7):
if not HF_TOKEN:
return "❌ Error: Necesitas configurar tu HF_TOKEN en Settings > Repository secrets"
headers = {"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"}
payload = {
"inputs": f"<s>[INST] {question} [/INST]",
"parameters": {
"max_new_tokens": int(max_tokens),
"temperature": float(temperature),
"top_p": 0.95,
"do_sample": True,
"return_full_text": False
}
}
try:
response = requests.post(MODEL_API, headers=headers, json=payload, timeout=120)
if response.status_code == 503:
return "⏳ El modelo se está cargando en los servidores de HuggingFace. Espera 20 segundos e intenta de nuevo."
if response.status_code == 401:
return "❌ Error de autenticación. Verifica tu HF_TOKEN."
response.raise_for_status()
result = response.json()
if isinstance(result, list) and len(result) > 0:
return result[0].get("generated_text", "No response")
return str(result)
except requests.exceptions.RequestException as e:
return f"❌ Error: {str(e)}"
# Interfaz Gradio
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
gr.Markdown("""
# 🤖 TechMind Pro v9
### Modelo basado en Mistral-7B + LoRA fine-tuning
*Usando HuggingFace Inference API (sin necesidad de GPU local)*
""")
with gr.Row():
with gr.Column(scale=1):
question_input = gr.Textbox(
label="💬 Tu Pregunta",
placeholder="Escribe tu pregunta aquí...",
lines=4
)
with gr.Accordion("⚙️ Parámetros Avanzados", open=False):
max_tokens_slider = gr.Slider(
minimum=50,
maximum=500,
value=300,
step=50,
label="Máximo de tokens"
)
temperature_slider = gr.Slider(
minimum=0.1,
maximum=1.0,
value=0.7,
step=0.1,
label="Temperatura (creatividad)"
)
submit_btn = gr.Button("🚀 Generar Respuesta", variant="primary", size="lg")
gr.Markdown("""
---
**Nota:** La primera petición puede tardar ~20s mientras el modelo se carga.
Las siguientes serán más rápidas.
""")
with gr.Column(scale=1):
output = gr.Textbox(
label="✨ Respuesta",
lines=12,
show_copy_button=True
)
# Ejemplos
gr.Examples(
examples=[
["¿Qué es Python y para qué se usa?"],
["Explícame qué es machine learning de forma simple"],
["¿Cómo funciona una red neuronal?"],
["Dame consejos para aprender programación"]
],
inputs=question_input,
label="📝 Ejemplos"
)
submit_btn.click(
fn=query_model,
inputs=[question_input, max_tokens_slider, temperature_slider],
outputs=output
)
if __name__ == "__main__":
demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
# ============================================
# requirements.txt
# ============================================
"""
gradio>=4.0.0
requests>=2.31.0
"""
# ============================================
# README.md
# ============================================
"""
---
title: TechMind Pro v9
emoji: 🤖
colorFrom: blue
colorTo: purple
sdk: gradio
sdk_version: 4.44.0
app_file: app.py
pinned: false
license: mit
---
# 🤖 TechMind Pro v9
Interfaz web para el modelo TechMind Pro v9 (Mistral-7B + LoRA fine-tuning)
## 🚀 Cómo usar
1. **Configura tu token de HuggingFace:**
- Ve a Settings > Repository secrets
- Añade: `HF_TOKEN` = tu token de https://huggingface.co/settings/tokens
2. **Haz tu pregunta** y presiona "Generar Respuesta"
## ⚡ Ventajas
- ✅ No consume recursos del Space (usa Inference API)
- ✅ GPU automática en los servidores de HF
- ✅ Respuestas rápidas después de la primera carga
- ✅ Gratis dentro de los límites de HF
## 📊 Modelo
- **Base:** mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3
- **Adaptador:** Delta0723/techmind-pro-v9
- **Backend:** HuggingFace Inference API
## 🔒 Límites
- ~30 requests/minuto en el tier gratuito
- Primera petición tarda ~20s (cold start)
""" |