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 import streamlit as st
 from transformers import pipeline
+import torch
 
 # Inicializar el modelo generador de texto
-@st.cache_resource  # Esto cachea el modelo para no cargarlo repetidamente
+@st.cache_resource  # Cachear el modelo para no recargarlo repetidamente
 def load_model():
-    return pipeline('text-generation', model='gpt2')  # Cambia el modelo a gpt2
+    model_id = "meta-llama/Llama-2-7b"  # Cambia al modelo correcto disponible
+    return pipeline(
+        "text-generation",
+        model=model_id,
+        torch_dtype=torch.bfloat16,
+        device_map="auto"
+    )
 
-generator = load_model()
+# Cargar el modelo
+pipe = load_model()
 
 # Crear la interfaz de usuario
-st.title("Generador de texto GPT-2")  # Actualiza el título para reflejar el nuevo modelo
-st.write("Introduce dos textos para que el modelo los continúe:")
+st.title("Generador de Texto Llama-2")
+st.write("Introduce un texto para que el modelo lo continúe:")
 
-# Campo de entrada para el primer prompt
-user_input_1 = st.text_input("Escribe el primer prompt aquí:", "")
+# Campo de entrada para el prompt
+user_input = st.text_input("Escribe tu prompt aquí:", "")
 
-# Campo de entrada para el segundo prompt
-user_input_2 = st.text_input("Escribe el segundo prompt aquí:", "")
+# Botón para generar texto
+if st.button("Generar texto"):
+    if user_input:
+        # Generar el texto utilizando el modelo
+        with st.spinner("Generando..."):
+            result = pipe(user_input, do_sample=True, max_length=100)
+            generated_text = result[0]['generated_text']
+        
+        # Mostrar el texto generado
+        st.subheader("Texto generado:")
+        st.write(generated_text)
+    else:
+        st.error("Por favor, introduce un prompt antes de generar texto.")