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+# ===============================
+# AmorCoder AI - Space de Producción
+# ===============================
+import gradio as gr
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
+from peft import PeftModel
+import torch
+
+# -------------------------------
+# 1️⃣ Cargar modelo base y LoRA
+# -------------------------------
+MODEL_NAME = "codellama/CodeLlama-7b-hf"
+LORA_PATH = "./lora_codellama"  # carpeta con tus pesos LoRA
+
+print("Cargando modelo...")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    MODEL_NAME,
+    device_map="auto",
+    torch_dtype=torch.float16
+)
+
+print("Aplicando pesos LoRA...")
+model = PeftModel.from_pretrained(model, LORA_PATH)
+
+# Crear pipeline de generación
+codegen = pipeline(
+    "text-generation",
+    model=model,
+    tokenizer=tokenizer,
+    device=0,
+    max_new_tokens=512,
+    temperature=0.2,
+    top_p=0.95
+)
+
+# -------------------------------
+# 2️⃣ Función de generación de código
+# -------------------------------
+def generar_codigo(instruccion):
+    prompt = f"# Instrucción:\n{instruccion}\n\n# Código:\n"
+    salida = codegen(prompt)[0]["generated_text"]
+    # Extraer solo el código generado después de la instrucción
+    if "# Código:" in salida:
+        return salida.split("# Código:")[1].strip()
+    return salida.strip()
+
+# -------------------------------
+# 3️⃣ Interfaz Gradio
+# -------------------------------
+iface = gr.Interface(
+    fn=generar_codigo,
+    inputs=gr.Textbox(lines=4, placeholder="Escribe tu instrucción aquí..."),
+    outputs=gr.Textbox(lines=20, placeholder="Código generado..."),
+    title="💙 AmorCoder AI - Programación Inteligente",
+    description="Genera código real y completo usando CodeLlama 7B adaptado a tu estilo con LoRA."
+)
+
+iface.launch()