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CHANGED
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@@ -13,8 +13,8 @@ modelq = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("openai-community/gpt2",torch_dtyp
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gbsO = model.get_memory_footprint() / 1e9
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gbs = modelq.get_memory_footprint() / 1e9
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-
print(f"Numero de parametros modelo Original: {model.num_parameters()}")
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print(f"Numero de parametros modelo Optimizado: {modelq.num_parameters()}")
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print(f"Memory footprint FP32: {gbsO:.2f} GB")
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print(f"Memory footprint FB16: {gbs:.2f} GB")
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@@ -30,7 +30,7 @@ def Generate(text):
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decoded_textq = tokenizer.decode(output_idsq[0])
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decoded_text = tokenizer.decode(output_ids[0])
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-
return f"
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# Importaci贸n de Biblioteca para interface
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import gradio as gr
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gbsO = model.get_memory_footprint() / 1e9
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gbs = modelq.get_memory_footprint() / 1e9
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+
print(f"Numero de parametros modelo Original: {model.num_parameters()/1_000_000:.2f} M")
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+
print(f"Numero de parametros modelo Optimizado: {modelq.num_parameters()/1_000_000:.2f} M")
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| 18 |
print(f"Memory footprint FP32: {gbsO:.2f} GB")
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print(f"Memory footprint FB16: {gbs:.2f} GB")
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decoded_textq = tokenizer.decode(output_idsq[0])
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decoded_text = tokenizer.decode(output_ids[0])
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+
return f"Texto generado sin cuantificaci贸n: {decoded_text}\n\n Texto generado con cuantificaci贸n: {decoded_textq}"
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# Importaci贸n de Biblioteca para interface
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import gradio as gr
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