Update app.py

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@@ -2,24 +2,26 @@ import gradio as gr
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 import torch
 
-# Define la ruta al modelo de Hugging Face.
-# Usa el nombre del modelo que me proporcionaste.
+# La ruta al modelo ahora apunta a tu repositorio en Hugging Face Hub
 model_path = "AvaLovelace/LLaMA-ASCII-Art"
 
-# Carga el tokenizador y el modelo desde el Hub
+# Carga el tokenizador y el modelo preentrenados
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
-model.to("cuda") # Asumiendo que tu Space tiene una GPU
+model.to("cuda")
 
 def generate_ascii_art(prompt):
     """
-    Genera arte ASCII a partir de un prompt de texto usando un modelo Llama.
+    Genera arte ASCII a partir de un prompt de texto.
     """
     if not prompt:
         return "Por favor, introduce un prompt de texto."
 
     try:
+        # Codificar el prompt
         inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
+
+        # Generar el texto con el modelo
         outputs = model.generate(
             **inputs, 
             max_length=200, 
@@ -29,19 +31,21 @@ def generate_ascii_art(prompt):
             temperature=0.7,
             num_return_sequences=1
         )
+        
+        # Decodificar el output del modelo y devolverlo como texto
         ascii_art = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
         return ascii_art
 
     except Exception as e:
         return f"Error al generar el arte ASCII: {e}"
 
-# Configura la interfaz de Gradio
+# Configura la interfaz de Gradio con el endpoint correcto
 demo = gr.Interface(
     fn=generate_ascii_art,
     inputs=gr.Text(label="Prompt"),
     outputs=gr.Text(label="ASCII Art"),
     title="Generador de ASCII Art para Taraxa Pulse",
-    description="Escribe un prompt para generar arte ASCII con un modelo Llama especializado."
+    description="Escribe un prompt de texto para generar arte ASCII con un modelo Llama especializado."
 )
 
 if __name__ == "__main__":