Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
+from huggingface_hub import login
 
-# Seleccionar el modelo de Hugging Face (puedes cambiar el modelo según tus necesidades)
-model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"  # Cambia el nombre si usas otro modelo
+# Autenticar con el token de acceso real
+login("hf_...gxEF")  # Reemplaza "hf_...gxEF" con el valor completo de tu token de Hugging Face
+
+# Cargar el modelo restringido de Hugging Face
+model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"  # Cambia al modelo específico que estés usando
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
 
-# Crear un pipeline de generación de texto
+# Crear el pipeline de generación de texto
 generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
 
 # Definir la función de generación de texto
@@ -17,4 +21,3 @@ def generate_text(prompt):
 # Crear la interfaz con Gradio
 iface = gr.Interface(fn=generate_text, inputs="text", outputs="text", title="Venice IA")
 iface.launch()
-