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 import gradio as gr
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 
-gr.load("models/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct").launch()
+# Cargar el modelo y el tokenizador
+model_name = "meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct"  # Asegúrate de que este sea el nombre correcto
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+
+# Leer el archivo de texto
+with open("reparaciones.txt", "r") as file:
+    informacion_adicional = file.read()
+
+def respond_to_query(user_input):
+    # Crear el prompt
+    prompt = f"{informacion_adicional} Responde la siguiente pregunta: {user_input}"
+    
+    # Tokenizar el prompt
+    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
+    
+    # Generar la respuesta
+    outputs = model.generate(**inputs)
+    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    
+    return response
+
+# Crear la interfaz de Gradio
+gr.Interface(fn=respond_to_query, inputs="text", outputs="text").launch()