Update app.py

app.py

@@ -11,15 +11,17 @@ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float
 def generate_response(prompt):
     system_prompt = "Responde solo con el texto solicitado, sin información personal ni datos irrelevantes."
 
-inputs = tokenizer(f"Instrucción: {system_prompt} \n Pregunta: {prompt} \n Respuesta directa:", return_tensors="pt")
+    inputs = tokenizer(
+        f"Instrucción: {system_prompt} \n Pregunta: {prompt} \n Respuesta directa:",
+        return_tensors="pt"
+    )
 
-    
     outputs = model.generate(
         inputs.input_ids,
-        max_length=50,  # 🔹 Antes: 60 | Ahora: 50 (reduce tiempo sin cortar demasiado)
+        max_length=50,  # 🔹 Limita la respuesta a 50 tokens
         do_sample=True,
-        temperature=0.5,  # 🔹 Antes: 0.65 | Ahora: 0.5 (menos aleatoriedad, más precisión)
-        top_p=0.85,  # 🔹 Antes: 0.9 | Ahora: 0.85 (más controlado)
+        temperature=0.5,  # 🔹 Menos aleatoriedad, más precisión
+        top_p=0.85,  # 🔹 Más controlado
         repetition_penalty=1.2,  # 🔹 Evita respuestas repetitivas
         early_stopping=True,  # 🔹 Detiene la respuesta si ya está completa
     )
@@ -35,3 +37,4 @@ with gr.Blocks() as demo:
     submit_button.click(generate_response, inputs=input_text, outputs=output_text)
 
 demo.launch()
+