Update app.py

app.py

@@ -1,10 +1,16 @@
 import os
+import sys
+print("LOG: Iniciando app.py...")
+sys.stdout.flush()
+
 from flask import Flask, request, jsonify
+from flask_cors import CORS
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 from peft import PeftModel
 import torch
 
 app = Flask(__name__)
+CORS(app)
 
 # Configuración
 base_model_id = "Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct"
@@ -18,38 +24,38 @@ VALID_API_KEYS = {
     "hydra-sk-gamma-5647382": "Panel Web"
 }
 
-print("Iniciando motor Hydra Ydr 3.0...")
-print("Cargando tokenizador original...")
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_id, token=token)
-
-print("Cargando el cerebro base (esto tomará memoria y tiempo)...")
-# Usamos float16 y low_cpu_mem_usage para no reventar la RAM del Space gratuito
-base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-    base_model_id, 
-    token=token, 
-    device_map="cpu", 
-    torch_dtype=torch.float16,
-    low_cpu_mem_usage=True
-)
+try:
+    print("LOG: Cargando tokenizador...")
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_id, token=token)
 
-print("Inyectando el conocimiento de Hydra Software...")
-# Aquí es donde conectamos tu entrenamiento con la base
-model = PeftModel.from_pretrained(base_model, adapter_id, token=token)
+    print("LOG: Cargando cerebro base...")
+    base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+        base_model_id, 
+        token=token, 
+        device_map="cpu", 
+        torch_dtype=torch.float16,
+        low_cpu_mem_usage=True
+    )
 
-print("Hydra Ydr 3.0 cargado y 100% operativo.")
+    print("LOG: Inyectando adaptador Hydra...")
+    model = PeftModel.from_pretrained(base_model, adapter_id, token=token)
+    
+    print("LOG: IA cargada y lista.")
+except Exception as e:
+    print(f"LOG CRÍTICO: Error al cargar el modelo: {e}")
+    sys.exit(1)
 
 @app.route('/ask', methods=['POST'])
 def ask():
     try:
-        # Sistema de seguridad por API Key
         api_key = request.headers.get("x-api-key")
         if not api_key or api_key not in VALID_API_KEYS:
-            return jsonify({"error": "Acceso denegado. API Key inválida o faltante."}), 401
+            return jsonify({"error": "Acceso denegado."}), 401
 
         data = request.json
         user_prompt = data.get("prompt", "")
         
-        prompt = f"<|im_start|>system\nEres Hydra Ydr 3.0, el motor de inteligencia artificial de Hydra Software. Eres un experto absoluto en programación, desarrollo de software, creación de endpoints y arquitecturas de red. Operas de manera directa proporcionando siempre el código completo y funcional.<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{user_prompt}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"
+        prompt = f"<|im_start|>system\nEres Hydra Ydr 3.0, el motor de inteligencia artificial de Hydra Software. Eres un experto absoluto en programación y desarrollo. Proporciona siempre código completo y funcional.<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{user_prompt}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"
         
         inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
         
@@ -65,13 +71,16 @@ def ask():
         full_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
         response = full_text.split("<|im_start|>assistant\n")[-1].strip()
         
-        return jsonify({
-            "response": response,
-            "used_key": VALID_API_KEYS[api_key]
-        })
+        return jsonify({"response": response, "used_key": VALID_API_KEYS[api_key]})
         
     except Exception as e:
         return jsonify({"error": str(e)}), 500
 
+# Ruta de prueba para verificar que el servidor vive
+@app.route('/', methods=['GET'])
+def health():
+    return "Hydra Ydr 3.0 Servidor Activo"
+
 if __name__ == '__main__':
+    print("LOG: Iniciando servidor Flask en 0.0.0.0:7860")
     app.run(host='0.0.0.0', port=7860)