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0.26.0

@@ -0,0 +1,24 @@
+Requirement already satisfied: accelerate in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (1.4.0)
+Requirement already satisfied: numpy<3.0.0,>=1.17 in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from accelerate) (2.2.3)
+Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from accelerate) (24.2)
+Requirement already satisfied: psutil in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from accelerate) (7.0.0)
+Requirement already satisfied: pyyaml in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from accelerate) (6.0.2)
+Requirement already satisfied: torch>=2.0.0 in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from accelerate) (2.6.0)
+Requirement already satisfied: huggingface-hub>=0.21.0 in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from accelerate) (0.29.2)
+Requirement already satisfied: safetensors>=0.4.3 in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from accelerate) (0.5.3)
+Requirement already satisfied: filelock in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from huggingface-hub>=0.21.0->accelerate) (3.17.0)
+Requirement already satisfied: fsspec>=2023.5.0 in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from huggingface-hub>=0.21.0->accelerate) (2025.3.0)
+Requirement already satisfied: requests in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from huggingface-hub>=0.21.0->accelerate) (2.32.3)
+Requirement already satisfied: tqdm>=4.42.1 in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from huggingface-hub>=0.21.0->accelerate) (4.67.1)
+Requirement already satisfied: typing-extensions>=3.7.4.3 in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from huggingface-hub>=0.21.0->accelerate) (4.12.2)
+Requirement already satisfied: networkx in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from torch>=2.0.0->accelerate) (3.4.2)
+Requirement already satisfied: jinja2 in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from torch>=2.0.0->accelerate) (3.1.6)
+Requirement already satisfied: setuptools in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from torch>=2.0.0->accelerate) (76.0.0)
+Requirement already satisfied: sympy==1.13.1 in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from torch>=2.0.0->accelerate) (1.13.1)
+Requirement already satisfied: mpmath<1.4,>=1.1.0 in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from sympy==1.13.1->torch>=2.0.0->accelerate) (1.3.0)
+Requirement already satisfied: colorama in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from tqdm>=4.42.1->huggingface-hub>=0.21.0->accelerate) (0.4.6)
+Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.0 in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from jinja2->torch>=2.0.0->accelerate) (3.0.2)
+Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from requests->huggingface-hub>=0.21.0->accelerate) (3.4.1)
+Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from requests->huggingface-hub>=0.21.0->accelerate) (3.10)
+Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from requests->huggingface-hub>=0.21.0->accelerate) (2.3.0)
+Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in c:\users\nelson\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages (from requests->huggingface-hub>=0.21.0->accelerate) (2025.1.31)

app.py

@@ -1,80 +1,155 @@
-import gradio as gr
-import torch
-import random
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
-import whisper
-from gtts import gTTS
-
-# 📌 Verificar si se tiene GPU disponible
-device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
-
-# 📌 MODELO ESPAÑOL PÚBLICO (con código personalizado)
-modelo_id = "deepseek-ai/DeepSeek-R1"
-
-# Intentar importar accelerate sin fallar
-try:
-    import accelerate
-    accelerate_installed = True
-except ImportError:
-    accelerate_installed = False
-
-# Cargar el modelo de manera segura
-modelo = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-    modelo_id,
-    torch_dtype=torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32,
-    trust_remote_code=True
-).to(device)
-
-# 📌 LISTA NEGRA DE INSULTOS
-palabras_prohibidas = [
-    "Abollado", "Arrecho(a)", "Azote de barrio", "Bolsa", "Cagao E zamuro",
-    "Ladilla", "Mojón", "Ñero", "Piche", "Rata(ón)", "Vuelto mierda"
-]
-
-# 📌 DICCIONARIO VENEZOLANO
-diccionario_venezolano = {
-    "dinero": "palo",
-    "amigo": "pana",
-    "genial": "chévere",
-    "problema": "culebra",
-    "fiesta": "bonche",
-    "hola": "¡Epa mi pana!",
-    "adiós": "¡Váyalo, chamo!",
-}
-
-# 📌 Función para adaptar respuestas
-def adaptar_respuesta(respuesta):
-    # Filtrar insultos
-    for palabra in palabras_prohibidas:
-        respuesta = respuesta.replace(palabra, "****")
-    
-    # Reemplazar términos formales por coloquiales
-    for formal, venezolano in diccionario_venezolano.items():
-        respuesta = respuesta.replace(formal, venezolano)
-    
-    return respuesta
-
-# 📌 Función principal del asistente
-def chamo_asistente(pregunta):
-    inputs = tokenizer(pregunta, return_tensors="pt").to(device)  # Enviar a GPU si está disponible
-    output = modelo.generate(**inputs, max_new_tokens=150)
-    respuesta = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
-    return adaptar_respuesta(respuesta)
-
-# 📌 Procesar audio
-def procesar_audio(archivo):
-    modelo_whisper = whisper.load_model("small")  # Cargar modelo una sola vez
-    texto = modelo_whisper.transcribe(archivo)["text"]
-    respuesta = chamo_asistente(texto)
-    
-    # Convertir texto a audio
-    tts = gTTS(respuesta, lang="es")
-    tts.save("respuesta.mp3")
-    
-    return respuesta, "respuesta.mp3"
-
-# 📌 Interfaz Gradio
-iface_texto = gr.Interface(fn=chamo_asistente, inputs="text", outputs="text")
-iface_voz = gr.Interface(fn=procesar_audio, inputs="microphone", outputs=["text", "audio"])
-demo = gr.TabbedInterface([iface_texto, iface_voz], ["Texto", "Voz"])
-demo.launch()
+# 📌 INSTALAR DEPENDENCIAS (si no están en tu entorno)
+# pip install transformers torch gradio whisper gtts accelerate
+
+import gradio as gr
+import torch
+import random
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+import whisper
+from gtts import gTTS
+
+<<<<<<< HEAD
+# 📌 Verificar si se tiene GPU disponible
+device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+
+# 📌 MODELO ESPAÑOL PÚBLICO (con código personalizado)
+modelo_id = "deepseek-ai/DeepSeek-R1"
+
+# Intentar importar accelerate sin fallar
+try:
+    import accelerate
+    accelerate_installed = True
+except ImportError:
+    accelerate_installed = False
+
+# Cargar el modelo de manera segura
+modelo = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    modelo_id,
+    torch_dtype=torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32,
+    trust_remote_code=True
+).to(device)
+
+# 📌 LISTA NEGRA DE INSULTOS
+palabras_prohibidas = [
+    "Abollado", "Arrecho(a)", "Azote de barrio", "Bolsa", "Cagao E zamuro",
+    "Ladilla", "Mojón", "Ñero", "Piche", "Rata(ón)", "Vuelto mierda"
+]
+
+# 📌 DICCIONARIO VENEZOLANO
+diccionario_venezolano = {
+    "dinero": "palo",
+    "amigo": "pana",
+    "genial": "chévere",
+    "problema": "culebra",
+    "fiesta": "bonche",
+    "hola": "¡Epa mi pana!",
+    "adiós": "¡Váyalo, chamo!",
+}
+
+=======
+# 📌 CARGAR MODELO (requiere autenticación si es privado)
+modelo_id = "deepseek-ai/DeepSeek-R1"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(modelo_id, trust_remote_code=True)  # 🌟 Clave para modelos con código personalizado
+modelo = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    modelo_id,
+    device_map="auto",
+    torch_dtype=torch.float16,
+    trust_remote_code=True  # 🌟 Necesario para DeepSeek-R1
+)
+
+# 📌 LISTA NEGRA DE INSULTOS (previamente generada)
+palabras_prohibidas = [
+    "Abollado", "Arrecho(a)", "Azote de barrio", "Bolsa", "Cagao E zamuro", "Caimanera",
+    "Cariaquito morao", "Chimbo, todo", "Chimbo", "Chola", "Conejo", "Coño'e madre",
+    "Culebra", "Flux", "Friqueado", "Furruqueado", "Guaya", "Güevo", "Hediondo", "Ladilla",
+    "Landro", "Mamagüevo", "Mandinga", "Mapanare", "Marico triste", "Metra",
+    "Mojón", "Muérgano", "Ñero", "Oracio", "Pasoneado(a)", "Pava", "Peaje", "Pecueca",
+    "Piche", "Rata(ón)", "Raya'o", "Rolo", "Salado", "Tachón", "Taguara", "Vergajo",
+    "Violín", "Vuelto mierda"
+]
+
+# 📌 CARGAR DICCIONARIO VENEZOLANO COMPLETO
+def cargar_diccionario(ruta_archivo):
+    diccionario = {
+        "saludo": [],
+        "despedida": [],
+        "afirmacion": [],
+        "negacion": [],
+        "colloquial": {}  # Palabras venezolanas y sus equivalentes formales
+    }
+    with open(ruta_archivo, "r", encoding="utf-8") as f:
+        for linea in f:
+            linea = linea.strip()
+            if linea and not linea.startswith("#"):
+                partes = linea.split(".-", 1)
+                if len(partes) >= 2:
+                    palabra = partes[0].strip()
+                    definicion = partes[1].strip().lower()
+                    
+                    # Clasificar palabras según contexto
+                    if "saludo" in definicion:
+                        diccionario["saludo"].append(palabra)
+                    elif "despedida" in definicion:
+                        diccionario["despedida"].append(palabra)
+                    elif "afirmación" in definicion or "positivo" in definicion:
+                        diccionario["afirmacion"].append(palabra)
+                    elif "negación" in definicion or "negativo" in definicion:
+                        diccionario["negacion"].append(palabra)
+                    else:
+                        # Agregar palabras coloquiales con su significado
+                        if palabra not in palabras_prohibidas:
+                            diccionario["colloquial"][palabra] = definicion
+    return diccionario
+
+diccionario_venezolano = cargar_diccionario("Diccionario_Venezolano.txt")
+
+>>>>>>> 445cf16 (Mejoras: optimización, memoria, voz y expresiones venezolanas)
+# 📌 Función para adaptar respuestas
+def adaptar_respuesta(respuesta):
+    # Filtrar insultos
+    for palabra in palabras_prohibidas:
+        respuesta = respuesta.replace(palabra, "****")
+    
+    # Reemplazar términos formales por coloquiales
+    for formal, venezolano in diccionario_venezolano.items():
+        respuesta = respuesta.replace(formal, venezolano)
+    
+    return respuesta
+
+# 📌 Función principal del asistente
+def chamo_asistente(pregunta):
+<<<<<<< HEAD
+    inputs = tokenizer(pregunta, return_tensors="pt").to(device)  # Enviar a GPU si está disponible
+=======
+    inputs = tokenizer(pregunta, return_tensors="pt")
+>>>>>>> 445cf16 (Mejoras: optimización, memoria, voz y expresiones venezolanas)
+    output = modelo.generate(**inputs, max_new_tokens=150)
+    respuesta = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
+    return adaptar_respuesta(respuesta)
+
+# 📌 Procesar audio
+def procesar_audio(archivo):
+<<<<<<< HEAD
+    modelo_whisper = whisper.load_model("small")  # Cargar modelo una sola vez
+    texto = modelo_whisper.transcribe(archivo)["text"]
+    respuesta = chamo_asistente(texto)
+    
+    # Convertir texto a audio
+=======
+    texto = whisper.load_model("small").transcribe(archivo)["text"]
+    respuesta = chamo_asistente(texto)
+>>>>>>> 445cf16 (Mejoras: optimización, memoria, voz y expresiones venezolanas)
+    tts = gTTS(respuesta, lang="es")
+    tts.save("respuesta.mp3")
+    
+    return respuesta, "respuesta.mp3"
+
+# 📌 Interfaz Gradio
+iface_texto = gr.Interface(fn=chamo_asistente, inputs="text", outputs="text")
+iface_voz = gr.Interface(fn=procesar_audio, inputs="microphone", outputs=["text", "audio"])
+demo = gr.TabbedInterface([iface_texto, iface_voz], ["Texto", "Voz"])
+<<<<<<< HEAD
+demo.launch()
+=======
+demo.launch()
+>>>>>>> 445cf16 (Mejoras: optimización, memoria, voz y expresiones venezolanas)

requirements.txt

@@ -1,8 +1,8 @@
-transformers
-torch
-gradio
-pydub
-openai-whisper
-gtts
-soundfile
-llama-cpp-python
+transformers
+torch
+gradio
+pydub
+openai-whisper
+gtts
+soundfile
+llama-cpp-python  # Necesario para modelos GGUF